La metilación del ADN, un proceso clave en la regulación de la expresión de genes y la diferenciación celular, ha emergido como una herramienta transformadora en el diagnóstico del cáncer.
En un artículo publicado en Nature Cancer, un equipo liderado por Philipp Euskirchen y Dongsheng Yuan presenta crossNN, un innovador marco basado en redes neuronales que revoluciona la clasificación de tumores a través de patrones de metilación del ADN, superando las limitaciones de las plataformas tradicionales.
La metilación del ADN, especialmente la 5-metilcitosina (5mC), es como una marca que ayuda a controlar cómo trabajan los genes y cómo se diferencian las células en nuestro cuerpo. También está relacionada con enfermedades como el cáncer. Este método se ha vuelto muy importante, sobre todo para clasificar tumores en el cerebro y el sistema nervioso, y la Organización Mundial de la Salud (OMS) lo usa para hacer diagnósticos más precisos. Antes, los científicos usaban microarreglos de hibridación y un sistema fijo para analizar estas marcas, pero eso no funcionaba bien con otras tecnologías, como diferentes tipos de secuenciación de ADN.
Ahora, crossNN cambia las cosas. Es un sistema basado en inteligencia artificial que usa redes neuronales para clasificar tumores de forma precisa, incluso con información incompleta de metilación obtenida de varias plataformas, como la secuenciación nanopore o bisulfito dirigida. Lo bueno de crossNN es que no solo es exacto, sino que también se puede entender cómo toma sus decisiones, lo que ayuda a los investigadores. Comparado con otros sistemas de inteligencia artificial o métodos tradicionales, crossNN es más preciso y necesita menos poder de computación.
¿Qué son la Secuenciación Nanopore y Bisulfito Dirigida?
La secuenciación nanopore y la secuenciación bisulfito dirigida son métodos que los científicos usan para estudiar la metilación del ADN, que son como “etiquetas” químicas que se pegan al ADN y ayudan a controlar cómo se activan o desactivan los genes.
- Secuenciación Nanopore: Este método usa pequeños poros para leer el ADN directamente mientras pasa a través de ellos. Es como pasar una cuerda con letras por un agujero y ver las letras una por una. Esto permite ver las marcas de metilación de forma rápida y con equipos portátiles.
- Secuenciación Bisulfito Dirigida: Usa una sustancia llamada bisulfito para cambiar el ADN y luego se mira solo ciertas partes que interesan, como las que tienen metilación. Es como usar una lupa para enfocarse en las partes más importantes de un libro. Este método es útil porque ahorra tiempo y recursos al centrarse en áreas específicas.
Resultados impresionantes en la validación
El equipo entrenó crossNN para crear un clasificador pancanceroso capaz de distinguir más de 170 tipos de tumores en todos los órganos. La validación con más de 5,000 tumores perfilados en diferentes plataformas demostró su robustez: alcanzó una precisión del 99.1% para tumores cerebrales y del 97.8% para el modelo pancanceroso. Estos resultados superan a otros enfoques, especialmente en casos con cobertura epigenética y profundidad de secuenciación variables, mostrando su escalabilidad y versatilidad.
crossNN tiene un impacto significativo en el diagnóstico clínico. Al integrar datos de múltiples plataformas, permite una clasificación más precisa, reclasificando aproximadamente el 12% de los casos de tumores cerebrales y refinando la taxonomía molecular del cáncer. Este enfoque no solo mejora el diagnóstico inicial, sino que también ofrece información valiosa para la investigación, al identificar patrones de metilación que podrían revelar nuevas subclasificaciones de tumores. Además, su capacidad para funcionar con datos dispersos lo hace accesible para laboratorios con recursos limitados.
La introducción de crossNN marca un hito en la oncología, combinando la potencia del aprendizaje automático con la interpretabilidad necesaria para su adopción clínica. Con su capacidad para adaptarse a tecnologías emergentes y su alta precisión, este marco promete transformar el diagnóstico y la investigación del cáncer, abriendo puertas a tratamientos más personalizados y efectivos.
Con información de Nature Cancer
