Redacción
El modelo de inteligencia artificial (IA) denominado ‘popEVE’ es capaz de diagnosticar enfermedades minoritarias, incluso en pacientes con mutaciones únicas en el mundo. El equipo dirigido por la investigadora Debora Marks, de la Harvard Medical School de Estados Unidos, y por Jonathan Frazer y Mafalda Dias, del Centro de Regulación Genómica de Barcelona (CRG), han utilizado datos procedentes de cientos de miles de especies distintas y de la variación genética existente en la población humana para desarrollar este modelo.
“En un solo paciente coexisten miles de variantes genéticas, lo que dificulta enormemente determinar cuáles pueden ser las causantes de una enfermedad. Este es uno de los grandes campos en los que la IA está teniendo un impacto directo”, explica Alfonso Valencia, profesor Icrea y director de Ciencias de la Vida en el Centro Nacional de Supercomputación de Barcelona (BSC), en declaraciones realizadas a SMC España.
El nuevo modelo de IA ‘popEVE’ puede diagnosticar en enfermedades minoritarias, incluso en pacientes con mutaciones únicas en el mundo
Según el estudio, publicado en la revista Nature Genetics, esta IA podría ayudar a los médicos a centrase primero en las variantes más perjudiciales, y puede funcionar únicamente con la información genética del propio paciente, lo que tiene “importantes” implicaciones para el diagnóstico de enfermedades raras en sistemas sanitarios con recursos limitados.
Valencia añade que “popEVE permite comparar la gravedad predicha de las mutaciones en todo el genoma, en lugar de hacerlo para genes de forma aislada. Para lograrlo, incorpora un análisis de la presencia de las mutaciones tanto en poblaciones humanas sanas, aunque la información disponible aún es limitada, como en grandes colecciones de genomas de otras especies”. El amplio registro evolutivo permite que la herramienta identifique qué partes de cada una de las cerca de 20.000 proteínas humanas son esenciales para la vida y cuáles pueden tolerar cambios, identificando las mutaciones causantes de enfermedades y clasificando su gravedad en todo el organismo.
Modelo popEVE
En el 2021, los mismos autores presentaron el algoritmo Evolutionary model of variant effect (EVE), que usaba patrones evolutivos para clasificar mutaciones en genes humanos asociados a enfermedades como benignas o perjudiciales. Sin embargo, las puntuaciones de EVE no eran directamente comparables entre genes, algo que el nuevo modelo popEVE resuelve combinando datos evolutivos con información procedente de los repositorios UK Biobank y gnomAD.
La herramienta puede identificar qué parte de cada una de las 20.000 proteínas humanas son necesarias para la vida y cuáles toleran cambios
Para validar popEVE, se analizaron datos genéticos de 31.000 familias con hijos afectados por trastorno del desarrollo: en el 98% de los casos en los que ya se había identificado una mutación causal, popEVE clasificó correctamente esta variante como la más perjudicial de genoma del niño.
Cuando se buscaron nuevos genes candidatos asociados a enfermedades, popEVE identificó 123 que previamente nunca se habían vinculado a trastornos del desarrollo; de estos, 104 se observaron en solo uno o dos pacientes. Así, una de las fortalezas del nuevo modelo es que evita penalizar personas cuyos linajes están infrarrepresentados en las bases de datos genéticos, predominantemente sesgadas hacia poblaciones de ascendencia europea.
Sin embargo, los autores subrayan que esta herramienta solo interpreta cambios en el ADN que alteran proteínas: existen otros tipos de mutaciones, por los que no alcanza toda la variación genética, y tampoco sustituye el criterio clínico.