“Galgo” es un algoritmo de aprendizaje automático que permite descubrir marcas moleculares en cáncer asociadas al pronóstico de los pacientes en múltiples tipos de esta enfermedad. Es un desarrollo de inteligencia artificial que busca identificar los patrones de comportamiento biológico de los diferentes tumores para caracterizarlos clínicamente y saber a qué tratamientos pueden ser sensibles o resistentes.

Martín Guerrero, médico e investigador del Conicet, dijo en Radio U: “Se sabe que hay algunos tipos de cáncer que no tienen cura y que hay tratamientos que tienen muchos efectos adversos. Con esta investigación, se trata de darle a cada paciente el tratamiento que le corresponde. Cuando uno da un tratamiento, muchas veces no sabe cómo va a responder el paciente”.

“Los tumores tienen una identidad, un comportamiento biológico. Si uno sabe la identidad del tumor, se puede saltar tratamientos que sabe que no van a funcionar y dar tratamientos personalizados”, explicó.

En este estudio trabajan de forma interdisciplinar investigadores del Instituto de Medicina y Biología Experimental de Cuyo (Conicet- UNCUYO), del Instituto de Bioquímica y Biotecnología de la Facultad de Ciencias Médicas y del Laboratorio de Sistemas Inteligentes de la Facultad de Ingeniería, de la UNCUYO; y de los Departamentos de Radiación Oncológica y de Células Madres y Biología Regenerativa de la Universidad de Harvard. Lo vienen desarrollando a partir de una serie de subsidios a la investigación que recibieron principalmente por parte de la UNCUYO, a través de la secretaría de Internacionales, Investigación y Posgrado (SIIP) y también del Conicet.

Este avance científico fue publicado hace poco por la prestigiosa revista Bioinformatics (de la editorial de la Universidad de Oxford, Reino Unido), que da cuenta de los nuevos desarrollos en el campo de la bioinformática del genoma y la biología computacional.

En el equipo también trabajan Juan Manuel Fernández Muñoz, Benjamín Lang, Kristina Holton y Daniel Ciocca, y la dirección del proyecto está en manos de Carlos Catania y Martín Zoppino. A su vez, cuatro de estos siete investigadores también son docentes en diferentes unidades académicas de la UNCUYO.

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