Un equipo de investigadores de la Universidad de Granada (UGR) y la Universidad de Sevilla (US) ha publicado un estudio innovador que utiliza Inteligencia Artificial (IA) para mejorar la predicción de la evolución de la migración celular en el cáncer de mama. Este trabajo multidisciplinar aborda un reto clave en la investigación del cáncer, buscando ampliar nuestra comprensión del proceso metastásico y desarrollar mejores estrategias terapéuticas.
La metástasis es la principal causa de mortalidad en pacientes con cáncer de mama, por lo que entender cómo se produce la migración celular es crucial. El equipo de investigación, liderado por Juan Antonio Marchal y Miguel Ángel Gutiérrez, ha diseñado un marco predictivo denominado «Prediction Wound Progression Framework» (PWPF) que aprovecha el poder del aprendizaje profundo para analizar y predecir la migración celular en modelos bidimensionales, conocidos como «Wound Healing» o cicatrización de heridas.
Desarrollo de un Marco Predictivo Innovador
El marco predictivo desarrollado por el equipo se basa en una arquitectura de redes neuronales denominada Conv-LSTM, que aprovecha tanto las características espaciales como temporales de los datos de migración celular. Esta innovadora aproximación permite predecir con precisión la evolución de la técnica de ‘Wound Healing’ a lo largo del tiempo, mejorando la capacidad para analizar la dinámica en el contexto de modelos de cáncer de mama.
Según Jesús Ruiz, investigador co-principal del Departamento de Anatomía y Embriología Humana de la UGR y miembro del Centro de Investigación Biomédica (CIBM), este enfoque automatizado puede ser aplicado a modelos más complejos en 3D que mimeticen mejor las características de los tumores, prometiendo abrir nuevas vías para la investigación y el tratamiento del cáncer.
Colaboración Multidisciplinar y Acceso Abierto
La investigación es el resultado de una colaboración multidisciplinar entre diferentes departamentos y centros de la UGR y la US, incluyendo el Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos (LSI), el Departamento de Anatomía y Embriología Humana, el Citic de la UGR, el Laboratorio Singular BioFabi3D_Biofabricación y (bio) impresión 3D del CIBM, la Unidad de Excelencia ‘Modeling Nature’ y el Instituto de Investigación Biosanitaria ibs.Granada, además del Departamento de Ciencias de la Computación y la IA de la US.
Además de su contribución científica, el equipo se destaca por su accesibilidad y promoción del acceso abierto, ya que el código y los datos generados están disponibles públicamente en sus repositorios de GitHub y Zenodo, fomentando la colaboración internacional en la investigación del cáncer.
Este proyecto ha sido posible gracias a la financiación del Ministerio de Ciencia, Innovación Universidades (Micin), la Consejería de Salud Familias de la Junta de Andalucía y la Cátedra Doctores Galera y Requena de Investigación en Células Madre Cancerígenas de la UGR.
