Diseñan software para mejorar identificación de biomarcadores del cáncer

Sin embargo, este método de medicina personalizada requiere que los investigadores descubran y unan biomarcadores, como genes o proteínas, a comportamientos específicos de enfermedades, como la tasa de progresión tumoral y las diferentes respuestas a los tratamientos.

Dos programas de software nuevos, llamados caCORRECT y omniBioMarker, que ayudan a enfrentar este reto han ganado recientemente una certificación de compatibilidad nivel-plata de la Gradilla de Informática Biomédica de cáncer (caBIG), del Instituto Nacional de Cáncer de los Estados Unidos (Bethesda, MD, EUA). Los programas mejoran el proceso para identificar los biomarcadores del cáncer a partir de los datos de expresión genética.

Los programas fueron desarrollados por la Dra. May Dongmei Wang, y su equipo en el departamento de ingeniería biomédica Wallace H. Coulter en el Instituto Tecnológico de Georgia (Georgia Tech; Atlanta, GA, EUA) y la Universidad Emory (Atlanta, GA, EUA; www.emory.edu). La certificación por caBIG significa que las herramientas pueden ser usadas fácilmente por cualquier persona en la comunidad del cáncer para mejorar métodos para la detección, diagnóstico, tratamiento y prevención del cáncer”, dijo la Dra. Wang, una profesora asociada en departamento Coulter.

caBIG es una red de información en colaboración que permite que los investigadores, médicos y pacientes compartan datos, herramientas y conocimiento para acelerar el descubrimiento de métodos nuevos, que esperan que finalmente mejoren los resultados de los pacientes con cáncer. Para certificarse con caBIG, caCORRECT y omniBioMarker tuvieron que pasar un conjunto meticuloso de requisitos, garantizando a la comunidad de investigación del cáncer que los softwares son de alta calidad e interoperables con todos los otros sistemas certificados por caBIG para instalación en los Estados Unidos.

caCORRECT--CORRECCión por artefactos de chips--es un software que mejora la calidad de los datos obtenidos por microhileras, llevando finalmente a una selección mejorada de biomarcadores. Las microhileras de Affymetrix (Santa Clara, CA, EUA), de amplio uso, contienen miles de sondas, cada una incluyendo una secuencia de 25oligos, que se usan para detectar los niveles de expresión del mARN.

"Una vez que alguien ha recolectado los datos de las microhileras, es importante correr controles de calidad y eliminar los puntos de datos problemáticos que podrían mostrar biomarcadores incorrectos cuando se analizan”, explicó la Dra. Wang, quien también es directora de biocomputación y bioinformática en el Centro Instituto Nacional de Cáncer Emory-Georgia Tech para la Excelencia en Nanotecnología en Cáncer (CCNE).

Puesto que cada chip de microhilera contiene miles de manchas, es fácil que unas pocas manchas se alteren por artefactos y ruido. Estas porciones no usables son típicamente el resultado de variaciones experimentales por diferentes técnicos de laboratorio o errores que crean rayas, efectos de rasgado y efectos de burbuja en los datos. caCORRECT elimina el ruido y los artefactos de los datos, a la vez que retiene genes de alta calidad en la hilera. El software también puede recuperar efectivamente la información perdida que ha sido tapada por los artefactos.

En colaboración con el Dr. Andrew N. Young, un profesor asociado en patología y medicina del laboratorio en la Escuela de Medicina de la Universidad Emory, la Dra. Wang y los estudiantes de postgrado, Todd Stokes, Martin Ahrens, y Richard Moffitt validaron el software caCORRECT. Una encuesta en gran escala de los datos públicos y los datos del laboratorio del Dr. Young demostraron la habilidad de caCORRECT para evaluar y mejorar la calidad de una gran cantidad de conjuntos de datos.

"caCORRECT es una herramienta de aseguramiento de calidad que permite que los investigadores usen y confíen datos experimentales imperfectos de microhileras en los que se gastaron grandes cantidades de tiempo y dinero para generar”, añadió la Dra. Wang. "caCORRECT mejora el análisis posterior de los datos de microhileras y debe ser usado antes de realizar la selección de biomarcadores, los estudios de blancos terapéuticos o los estudios de análisis de vías en bioinformática y biología de sistemas”.

Una vez que se garantiza la calidad de los datos con caCORRECT, los investigadores pueden usar el software certificado con caBIG, omniBioMarker para identificar y validar biomarcadores de los datos de expresión genética de alta eficiencia.

Los biomarcadores de cáncer candidatos son típicamente genes que se expresan en diferentes niveles en los pacientes con cáncer, en comparación con los individuos normales. omniBioMarker busca en estos grupos de datos de pacientes, genes con el mayor potencial para determinar con exactitud si un paciente tiene cáncer. Sin embargo, puesto que los genes nos se expresan de manera independiente, el software también identifica grupos de genes que actúan en conjunto.

La ventaja del software omniBioMarker es que personaliza la selección de biomarcadores para un conjunto de datos específicos o problema clínico con base en conocimientos biológicos anteriores. También aplica parámetros de análisis únicos para cada problema clínico específico. Los parámetros son óptimos cuando el software selecciona genes que se sabe son biomarcadores relevantes con base en observaciones clínicas y experimentos de laboratorio disponibles en la literatura y bases de datos públicos. Entonces, el software encuentra biomarcadores potenciales nuevos para la validación experimental.

La Dra. Wang y el estudiante de postgrado, John Phan, y el Dr. Young, ensayaron la capacidad del software para identificar biomarcadores en datos de microhileras clínicos de cáncer renal. Los investigadores seleccionaron el cáncer renal porque tiene varios subtipos definidos, que podían aparecer en la misma persona en varios grados y deben ser tratados de acuerdo con el subtipo diagnosticado para maximizar el éxito del tratamiento. Los resultados indican que integrando el conocimiento de laboratorio y clínico previo, con los datos de la microhilera, se mejora la selección de biomarcadores.

Usar omniBioMarker para crear una métrica óptima que clasifique e identifique biomarcadores novedosos reduce el número de descubrimiento falsos, aumenta el número de descubrimientos verdaderos, reduce el tiempo necesario para validación y aumenta la eficiencia general del proceso” anotó la Dra. Wang.

Desde que se recibió la certificación de compatibilidad en nivel plata caBIG, para caCORRECT y omniBioMarker, la Dra. Wang y su equipo han estado trabajando en obtener la certificación para dos softwares adicionales--Q-IHC, una herramienta que analiza y cuantifica imágenes multiespectrales como las imágenes histopatológicas coloreadas con puntos cuánticos, y omniVisGrid una herramienta con rejilla que visualiza datos y procesos de análisis de microhileras, vías biológicas y resultados clínicos.

Enlace relacionado:
Georgia Institute of Technology
Emory University