Viernes 18 de mayo.- Con 25,000 genes expresándose en nuestro organismo, no es de extrañar que la informática y las matemáticas sean dos herramientas esenciales para determinar cuáles son importantes en procesos como el cáncer. Por eso, un grupo de investigadores de la Universidad de Dresde (Alemania) ha aplicado el algoritmo que utiliza Google para buscar y clasificar páginas cuando hacemos una búsqueda para encontrar biomarcadores del cáncer de páncreas.

Esquema de la red de regulación de los genes candidatos. | 'PLoS'

Millones de páginas de internet con distinto contenido y relevancia. Si tuviéramos que bucear por ellas sin ninguna 'guía' no sólo nos perderíamos sino que nunca encontraríamos lo que necesitamos. De ahí el éxito de Google. Gracias a su algoritmo PageRank, nos muestra un ránking de sitios según su relevancia basándose no sólo en los que se corresponden con los términos de nuestra búsqueda sino también en los hiperenlaces, en las conexiones entre ellos.

Algo parecido sucede con los biomarcadores que indican si un tumor es más o menos agresivo. "Mientras que las diferencias entre la expresión genética de un tumor y el tejido sano o entre diferentes tejidos tumorales son fuertes, las diferencias entre dos pacientes como el mismo tipo de tumor pero distinto resultado son sutiles", explican los autores en la revista 'PLoS Computational Biology'.

Así que, para ir un paso más allá de los estudios habituales y no tener sólo en cuenta los niveles de expresión de los genes, decidieron adaptar PageRank a sus necesidades y crearon así el algoritmo NetRank, que explora además las conexiones que existen entre estos genes.

La inclusión de esta red tiene dos propósitos. "Primero, los productos de los genes [proteínas, por ejemplo] con muchas interacciones deberían tener una relevancia biológica mayor ya que pueden ejercer una influencia mayor sobre el sistema. Segundo, tener en cuenta a los vecinos de red puede ayudar al algoritmo a ignorar las correlaciones entre expresión y resultado que no tienen una causalidad biológica", explica el trabajo.

Utilizando esta nueva herramienta, analizaron muestras de 30 pacientes con adenocarcinoma ductal de páncreas y clasificaron alrededor de 20,000 proteínas. "Una vez añadida a nuestro análisis la información sobre las conexiones, nuestros biomarcadores se volvieron más reproducibles", explica Christof Winter, el principal autor.

Es decir, esos marcadores que indicaban si el tumor era más o menos agresivo identificaban con mayor precisión el pronóstico de otros tumores. Aunque ésta es sólo una primera fase, y es necesario validar estos resultados en estudios más amplios, el nuevo rumbo adoptado por los investigadores alemanes podría dar sus frutos en un futuro. (EL MUNDO)