Clasificar defectos genéticos a partir de datos puede revelar causa de la enfermedad

En una década, la combinación de estadística y sofisticadas técnicas de medición permitirá a los científicos desarrollar técnicas para diagnosticar enfermedades graves causadas por defectos genéticos. Diez años después de eso, se podrán tener medicamentos para reparar esos defectos.

Estas son las optimistas visiones futurísticas de Arnoldo Frigessi, un profesor de bioestadística de la Universidad de Oslo (Noruega). El profesor Frigessi ha liderado, durante cinco años, un grupo de investigadores de la facultad de medicina de la universidad en la búsqueda de genes y “recortes” que pueden ser la causa raíz de enfermedades humanas. El Prof. Frigessi está seguro de que su equipo ha encontrado lo que buscaban. Han identificado no sólo uno, sino tal vez hasta 25 recortes: pequeñas mutaciones en el material genético. El término recorte proviene del polimorfismo de nucleótido sencillo (SNP).

De entre un millón de recortes del genoma humano, el profesor Frigessi y su equipo han estado buscando los recortes exactos que se sospecha que causan enfermedades graves en los seres humanos. El objetivo final es determinar el riesgo de enfermedad y evitar su aparición reparando los defectos genéticos. El profesor y sus colegas utilizan estadística muy avanzada para esa tarea.

“Como estadísticos” dijo el profesor Frigessi, “no somos expertos en biología molecular ni en medicina. Pero la tecnología moderna nos permite ayudar a los investigadores médicos a analizar grandes volúmenes de datos de los que, por sí solos, no podrían aprender mucho. Nuestro trabajo consiste en buscar genes o recortes que pueden ser causantes de la enfermedad. Estos genes o partes de genes, están mutados o erróneamente codificados, en otras palabras. Para lograr resultados, hemos realizado muchos experimentos buscando discrepancias entre personas sanas y enfermas, comparando todos sus genes: unos 30.000 por persona. Los genes que difieren mucho entre individuos sanos y enfermos son candidatos ideales como causantes de enfermedad”.

Pero, como el profesor explica, no todos sus resultados son exactos. “Convertir datos genéticos en conocimiento biomédico es todo un reto para nosotros los estadísticos. Los métodos estadísticos nunca son 100% seguros. No todos los datos son perfectos y se pueden presentar falsas interpretaciones u otros factores y sesgar los resultados”.

Los estadísticos de Oslo han desarrollado un método que ellos llaman tasa de falso descubrimiento, que ayuda a los investigadores a distinguir genes con variaciones importantes y relevantes, de los que son pistas falsas. El método fue aplicado en un estudio de cáncer de seno que fue la base para la tesis doctoral de Hayat Mohammed, una estudiante del profesor. En su estudio, el Dr. Mohammed intentó predecir, mediante estadísticas, la eficacia de la radioterapia para tratar el cáncer de seno. La radioterapia no es beneficiosa o necesaria en todos los casos. De hecho, es un tratamiento que a menudo presenta muchos efectos secundarios, algunos de ellos importantes. El estudio del Dr. Mohammed ofrece respuestas a los médicos sobre cuándo este tratamiento puede ser particularmente beneficioso. “Con un método estadístico que llamamos lazo de dos pasos”, señaló el profesor Frigessi, “hemos identificado siete genes que interactúan con éxito con la radioterapia”.

Otro tema de estudio es el reconocimiento facial, cuyo objetivo de la investigación es descubrir los recortes responsables de activar las partes del cerebro que utilizamos para reconocer rostros. El Prof. Frigessi y sus colegas del Hospital Universitario de Ullevål (Oslo, Noruega) usaron datos genéticos de pacientes e individuos sanos y los ordenaron en una representación del cerebro de un millón de vóxeles para buscar las áreas reguladas por recortes y asociadas al reconocimiento facial.

Los datos han sido recogidos en una base de datos masiva y el resultado es muy claro: el equipo noruego ha encontrado 25 genes, o recortes, que son importantes para el reconocimiento de rostros. Los hallazgos han sido confirmados por nuevos datos de los Estados Unidos.

El Prof. Frigessi y su equipo están desarrollando y modificando sus métodos para encontrar pequeños efectos ocultos dentro de grandes volúmenes de datos. “Este es un proceso largo, pues cada hallazgo debe ser probado a fondo para ver todos los efectos secundarios y consecuencias, pero creo que en 10 años ya estaremos viendo los beneficios de nuestra investigación en forma de diagnóstico de enfermedades graves causadas por defectos genéticos. Imagino que diez años después habrá medicamentos personalizados en el mercado para reparar o compensar defectos genéticos. Esto es lo que esperamos que sea el fruto de nuestro trabajo: hallar relaciones causales con estadística avanzada”, afirmó.

El Prof. Frigessi destacó que la estadística es una herramienta esencial de la investigación médica moderna. Él cree que, además de importantes inversiones en la recopilación de datos, será necesario aumentar la financiación para el análisis estadístico, que es esencial para acumular conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos.

Enlace relacionado:
University of Oslo