Biogipuzkoa Osasun Ikerketa Institutuko eOsasuna taldeak bularreko minbiziaren maneiua hobetu dezaketen hainbat datu-mota integratzeko estrategia garatu eta egiaztatu du. Lan hau Aurora Sucre, Xabier Calle Sánchez, Laura Valeria Pérez-Herrera, María Jesús García-González, Karen López-Linares eta Alba Garin-Mugari esker egin ahal izan da eta Computational and Structural Biotechnology Journal nazioarteko aldizkari zientifikoan argitaratu dira emaitzak.
Gaur egungo praktika klinikoan, bularreko minbiziaren pronostikoa batez ere banakako markatzaileetan eta tumore-faseetan oinarritzen da. Hala ere, ikerketaren esparruan, hainbat eta hainbat faktore (datu omikoak, klinikoak, irudi medikoa) integratzeko ahalegin handia egin da, gaixotasunaren ikuspegi osoagoa lortzeko. Aurrerapen horiek gorabehera, eremu horretan heterogeneotasun handia dago, ez baitago adostasunik hain datu heterogeneoetarako integrazio-estrategia optimoaren inguruan eta bularreko minbizia duten pazienteen pronostikoari eta biziraupenari buruzko datu garrantzitsuenen inguruan. Horrela, lan berri honen helburua egungo proposamenen mugak gainditzea izan zen, ez bakarrik datu multiomikoak integratuz, baita fusio-estrategien konparazio bat eginez arkitektura konputazional sendoena eta egonkorrena identifikatzeko, pazienteen biziraupena modurik zehatzenean aurreikustea ahalbidetuko duena.
Lan honetan, bularreko minbiziaren biziraupena aztertzeko ekosistema konputazional bat diseinatu da, etorkizunean beste gaixotasun batzuekin erabiltzeko moldakorra dena. Ez da eredu prediktibo bat sortzera mugatzen, baizik eta plataforma integral bat garatu zuten, datu masiboak aurreprozesatzetik hasi eta neurona-sareak automatikoki optimizatzeraino, eta, ondoren, emaitzak biologikoki interpretatzeraino. TCGA datu-base publikoa erabiliz, fusio goiztiar eta berantiarreko hurbilketa desberdinak probatu zituzten, pazienteen biziraupena zehaztasun eta zehaztasun handiagoz zein zen aurreikusteko. Horren ondorioz, frogatu zuten fusio-estrategia berantiarrak (non datu mota bakoitza azpisare espezializatu batean prozesatzen den, azken sarean konbinatu aurretik) gainditu egiten dituela eredu indibidualak, fusio goiztiarra eta egungo ereduak. Datu klinikoak eta omikoak berandu integratzen dituen ereduak gainerako ereduak diskriminatzeko, kalibratzeko eta orokortzeko gaitasuna gainditu zuen, iragarpenak fidagarriak izatea ziurtatuz, datuen aldaketa txikiak gorabehera.
Beraz, funtsezko ondorioa da, doitasunezko medikuntzan, ereduaren arkitektura sarrerako datuen kalitatea bezain kritikoa dela. Ikerketa-taldeak egiaztatu zuen fusio berantiarra dela zarata (emaitza ez-fidagarriak) arintzeko estrategiarik eraginkorrena eta bularreko minbiziaren konplexutasun biologikoa atzemateko. Gainera, baieztatu zuten datu klinikoen eta molekularren konbinazioak bereizitako edozein modalitatek baino iragartzeko gaitasun askoz handiagoa eskaintzen duela, bularreko minbiziaren azpimota oldarkorrenekin lotutako patroi biologikoak identifikatzeko aukera emanez.
Lan honek pazienteentzat duen funtsezko balioa da frogatu izana datu multiomikoak eta klinikoak fusio berantiarreko arkitektura baten bidez integratzea dela bularreko minbiziaren benetako konplexutasuna atzemateko estrategiarik eraginkorrena. Ikerketa honek baieztatzen du informazio biologikoko iturriak modu adimentsuan konbinatzeak pronostikoaren zehaztasuna handitzeaz gain, interpretatzeko gaitasun handiagoa ematen duela. Kontua ez da soilik emaitza bat iragartzea, baizik eta ulertzea zer ibilbide molekular eta faktore genetiko ari diren zehazten gaixotasunaren bilakaera kasu bakoitzean. Aurrerapen hori funtsezkoa da doitasunezko medikuntzarako; izan ere, etorkizunean onkologoek paziente bakoitzaren arrisku-maila azkarrago identifikatzeko oinarriak ezartzen ditu, profil biologiko bakarraren arabera jarraipen askoz estuagoa eta pertsonalizatuagoa ahalbidetuz.
Ikerketa-taldeak aitortu duenez, “oso pozik gaude artikulu honetarako egindako lanarekin. Pozgarria da halako aldakortasuna duen arlo batean ebidentzia metodologikoa eman ahal izatea, diseinu-estrategia eraginkorrenak eta fidagarrienak zein diren argitzen lagunduz. Gure itxaropena da lan hau erreferentzia erabilgarria izatea datu konplexuekin lan egiten duten beste ikertzaile batzuentzat, bai bularreko minbizian, bai beste patologia batzuetan. Gure kodea eta emaitzak web-plataforma batean askatzean, ezagutza hori partekatua eta eskuragarria izatea bilatzen dugu, gure fusio-proposamen berantiarra etorkizuneko diagnostikoari laguntzeko tresnen eraikuntzan pieza bat gehiago izan dadin, lan eta balidazio gehiagoren ondoren, egunen batean kontsulta medikoan pazienteei zuzenean mesede egitea lor dezaten.”
Lan hau ELKARTEK BG24 (KK-2024/00019) proiektuaren barruan kokatzen da. Proiektu horretan, Vicomtech CIC Biogunerekin lankidetzan aritu zen adimen artifiziala integratzeko, bularreko minbiziaren biziraupenean hobekuntza prediktiboa egiteko, zehazki, datu omikoak, klinikoak eta irudi patologikokoak integratzen dituzten eredu multimodalak garatuz.
