Por Ismael Buendia 
Un equipo de investigación de la Universidad de Málaga (UMA), en colaboración con expertas de la Universidad Católica de Valencia San Vicente Mártir, ha desarrollado un sistema ‘inteligente’ que analiza los genes implicados en enfermedades como la fibromialgia o la encefalomielitis miálgica, también conocida como síndrome de fatiga crónica.
Esta innovadora herramienta utiliza una estrategia de consenso que compara los resultados de 26 algoritmos diferentes para encontrar el punto en común más fiable. A diferencia de la práctica habitual de probar estos sistemas solo con datos simulados, BIO-INSIGHT va un paso más allá y aplica su inteligencia artificial a datos reales de pacientes.
Financiado por la Consejería de Universidad, Investigación e Innovación de la Junta de Andalucía y con apoyo del Ministerio de Ciencia e Innovación, este trabajo proporciona una imagen más precisa de cómo se relacionan los genes en enfermedades complejas como la fibromialgia y la encefalomielitis miálgica. Esto ayuda a entender mejor el origen y la evolución de estas enfermedades, facilitando el desarrollo de tratamientos más eficaces y personalizados.
Adrián Segura, investigador de la Universidad de Málaga, explica que este enfoque no solo mejora la fiabilidad de los resultados, sino que también ayuda a identificar patrones y mecanismos clave para comprender patologías complejas y avanzar hacia tratamientos más efectivos.
Una de las principales ventajas de BIO-INSIGHT es su capacidad para acelerar la identificación de biomarcadores y dianas terapéuticas, lo que supone un avance significativo en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades autoinmunes, neurodegenerativas y cardiovasculares, entre otras.
En el estudio publicado en Computers in Biology and Medicine, el equipo científico explica que las redes genéticas actúan como ‘mapas’ que muestran cómo los genes se activan o desactivan, influyendo en diferentes funciones del cuerpo. BIO-INSIGHT se encarga de descubrir patrones de activación en estos ‘mapas’ que podrían estar relacionados con el desarrollo de enfermedades.
Este sistema combina la información de 26 algoritmos diferentes para adaptarse a cada conjunto de datos, ofreciendo una solución más precisa y eficaz que utilizar cada método por separado. Además, mantiene la rigurosidad matemática individual de cada algoritmo y la enriquece con información biológica real gracias a la inteligencia artificial.
El siguiente paso para el equipo investigador es aplicar técnicas más avanzadas de inteligencia artificial a nuevos grupos de pacientes con fibromialgia y síndrome de fatiga crónica. También buscan ampliar el uso de esta tecnología a otras enfermedades complejas como el COVID persistente, con el objetivo de descubrir nuevos biomarcadores y avanzar hacia tratamientos más personalizados. Colaborarán con otros centros de investigación y hospitales para llevar estos avances científicos a la práctica médica diaria.
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