Els investigadors destaquen a la feina els beneficis de la intel·ligència artificial per millorar el diagnòstic i tractament de les malalties rares, en què la baixa prevalença dificulta la presa de mostres per a la investigació.
El treball ha fet servir com a cas d'estudi les síndromes miastèmic-congènites, que constitueixen un conjunt de malalties minoritàries que afecten el moviment i produeixen diferents nivells de debilitat muscular en els pacients.
Mitjançant mètodes basats en intel·ligència artificial, han descobert causes potencials dels diferents graus de severitat d'aquesta malaltia, així com l'origen dels efectes beneficiosos en alguns pacients de l'antiasmàtic salbutamol.
Un equip internacional de científics, liderats per l'investigador ICREA i director del Departament de Ciències de la Vida del Barcelona Supercomputing Center – Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS), Alfonso Valencia, ha desenvolupat una tecnologia basada en intel·ligència artificial (IA) per a l'estudi de les malalties minoritàries, i l'ha aplicat amb èxit per descobrir les causes potencials que donen lloc a l'aparició dels coneguts com a síndromes miastènic-congènits, un grup de trastorns hereditaris poc freqüents que limiten la capacitat de moviment i causen diversos nivells de debilitat muscular als pacients.
L'escassetat de dades disponibles sobre les malalties minoritàries, també anomenades rares, dificulta enormement la investigació en aquest camp. Aquest treball marca una fita fonamental en l'aplicació de mètodes basats en IA, concretament en xarxes multicapa que connecten i interrelacionen informació procedent de diferents bases de dades, per abordar qüestions no resoltes en la investigació de les malalties rares, que són les que afecten entre un 5% i un 7% de la població. L'estudi, publicat avui a la prestigiosa revista Nature Communications, ha requerit un esforç col·laboratiu de més de 10 anys en què han participat investigadors de 20 institucions científiques d'Espanya, Canadà, el Japó, Regne Unit, Països Baixos, Bulgària i Alemanya.
“Les malalties minoritàries continuen sent un repte inexplorat per a la investigació biomèdica. Les tecnologies d'IA més avançades actualment estan dissenyades per a l'anàlisi de grans volums de dades, i no estan entrenades per a escenaris on la disponibilitat de dades dels pacients és limitada, la característica principal de les malalties rares. Això dona lloc a la necessitat de grans i molt llargs esforços col·laboratius com el que presentem avui”, explica l'investigador del BSC Iker Núñez-Carpintero, membre de la Unitat de Machine Learning per a Investigació Biomèdica del BSC, liderada per Davide Cirillo, i del grup de Biologia Computacional, que dirigeix Valencia, tots dos coautors de l'estudi.
A l'estudi, en què ha participat una cohort de 20 pacients d'una petita població de Bulgària, els investigadors han desenvolupat un mètode que utilitza tècniques d'IA per superar la limitació de dades disponibles i entendre per què pacients amb la mateixa malaltia i les mateixes mutacions pateixen graus molt diferents de severitat. Aquesta metodologia utilitza informació de grans bases de dades biomèdiques sobre tot tipus de processos biològics per explorar les relacions entre els gens de cada pacient. “L'objectiu és identificar algun tipus de relació funcional que ens pugui ajudar a recuperar les peces perdudes del puzle de la malaltia, que no vèiem perquè no hi ha prou pacients”, apunta Núñez-Carpintero.
El paper de la supercomputació i la IA
El desenvolupament de les metodologies d'IA basades en xarxes multicapa i els últims avenços en supercomputació han permès trobar les peces perdudes a què fa referència l'investigador del BSC, ja que faciliten una anàlisi del 'big data' biomèdic molt més ràpid que fa una dècada, quan va arrencar l’estudi. Això proveeix els investigadors de la capacitat necessària per localitzar la informació que relaciona els pacients de malalties minoritàries, cosa que ajuda a entendre els seus símptomes i manifestació clínica.
“Els últims avenços en infraestructures de supercomputació, com el nou MareNostrum 5 inaugurat recentment al BSC, representen una enorme oportunitat per al desenvolupament de noves estratègies per a la recerca en malalties minoritàries. La investigació d'aquestes malalties requereix de l'anàlisi simultània de la informació de cada pacient amb el coneixement biomèdic general que ha estat acumulat durant la darrera dècada. Aquesta tasca necessita una forta infraestructura computacional que només ara es comença a convertir en una realitat”, afegeix Núñez-Carpintero.
La rellevància de la investigació és que obre nous camins per al desenvolupament d'aplicacions computacionals específicament dissenyades per al treball amb malalties minoritàries. Així mateix, representa un gran avenç en l’aplicació de les xarxes multicapa per resoldre preguntes fonamentals sobre la naturalesa d’aquestes malalties. En aquest cas, els resultats demostren com els diferents nivells de severitat de les síndromes miastènic-congènites tenen a veure amb mutacions específiques del correcte procés de contracció muscular.
El valor del reposicionament de fàrmacs en malalties rares
A més, aquest estudi és el primer que ens permet entendre les possibles causes genètiques que hi ha darrere dels efectes beneficiosos de certs tractaments eficaços en alguns pacients d'aquesta malaltia, com ara el salbutamol, utilitzat habitualment per tractar dificultats respiratòries com l'asma. Això permet desenvolupar noves estratègies de reposicionament de fàrmacs, que en el cas de les malalties rares és essencial per la dificultat de dissenyar tractaments específics i la manca d’interès de la indústria farmacèutica.
“Aquest és el primer estudi que pot explicar genèticament perquè alguns pacients d'aquesta malaltia rara responen bé a tractaments com el salbutamol. Aquest descobriment parla de la importància del reposicionament de fàrmacs, un camp en què s'està incidint actualment en la investigació biomèdica, i obre noves possibilitats per a l'entesa i el tractament de les malalties minoritàries mitjançant metodologies pròpies de la medicina de precisió”, conclou Núñez -Carpintero.
Referència: Núñez-Carpintero, I., Rigau, M., Bosio, M. et al. Rare disease research workflow using multilayer networks elucidates the molecular determinants of severity in Congenital Myasthenic Syndromes. Nat Commun 15, 1227 (2024). https://doi.org/10.1038/s41467-024-45099-0
Foto: Els investigadors del BSC Alfonso Valencia, Iker Núñez-Carpintero i Davide Cirillo.