Un equipo de profesionales del Instituto de Investigación Biomédica de Málaga y Plataforma en Nanomedicina (Ibima Plataforma Bionand) y la Universidad de Málaga (UMA), ha desarrollado una innovadora metodología que promete transformar la manera en que se infieren las Redes Regulatorias Genéticas (GRN, por sus siglas en inglés).
Este avance, publicado recientemente en la revista Computers in Biology and Medicine, introduce una nueva herramienta llamada MO-Geneci, la cual optimiza la precisión y fiabilidad en la construcción de estas redes complejas.
Las Redes Regulatorias Genéticas son modelos fundamentales en biología y medicina, ya que describen cómo los genes interactúan entre sí y con otros factores de transcripción, proporcionando una visión detallada de los procesos celulares y su relación con diversas enfermedades, han indicado en un comunicado.
No obstante, la inferencia de estas redes a partir de datos de expresión génica ha sido históricamente un desafío debido a la complejidad de los datos y las limitaciones de las técnicas existentes.
Así, para abordar este reto, el equipo liderado por el investigador del grupo ‘Gestión, Integración y Análisis de Datos y de Conocimiento (Khaos)’ y de la UMA, Ismael Navas, ha desarrollado MO-Geneci, un algoritmo evolutivo multiobjetivo que selecciona las mejores técnicas para la inferencia de redes, adaptándose a las características particulares de cada conjunto de datos.
Este método, han detallado, “no solo mejora la precisión en la identificación de las interacciones genéticas, sino que también mitiga la incertidumbre en la elección de la técnica adecuada para cada caso”.
Por su parte, Adrián Segura ha destacado la importancia de este avance, “ya que MO-Geneci representa un gran paso adelante porque no solo mejora los resultados obtenidos por técnicas individuales, sino que también ofrece una solución flexible y adaptable que puede ser aplicada en diversos contextos biológicos”, lo que abre, ha señalado, “un camino abierto a nuevos estudios más precisos en la comprensión de enfermedades y procesos celulares”.
De igual modo, el investigador José M. García Nieto, coautor del trabajo, ha incidido en “el impacto potencial” de esta herramienta en la biomedicina, “debido a que el enfoque multiobjetivo de MO-Geneci nos permite no solo seleccionar las mejores técnicas, sino también optimizar varios aspectos cruciales de la inferencia de redes genéticas, ya que podría tener implicaciones significativas en el desarrollo de terapias más efectivas y personalizadas”.
Por su parte, el catedrático en el Instituto de Tecnología e Ingeniería del Software (ITIS) de la UMA, José F. Aldana, que coordina este grupo de investigación de Ibima Plataforma Bionand y el grupo Khaos de la UMA, ha subrayado que el desarrollo de MO-Geneci “contribuye a la creciente importancia de la bioinformática en la investigación biomédica, donde herramientas computacionales avanzadas como esta permiten descifrar los complejos mecanismos de regulación genética con una precisión sin precedentes”.
Este tipo de investigaciones no solo contribuyen al conocimiento científico, sino que también podrían acelerar el desarrollo de nuevas estrategias terapéuticas y mejorar el tratamiento de enfermedades. El código fuente de MO-Geneci está disponible públicamente, lo que facilita su acceso a la comunidad científica global y promueve la colaboración en futuros estudios que busquen mejorar y aplicar esta herramienta en otros contextos.
MO-Geneci se encuentra disponible en un paquete software implementado en uno de los lenguajes de programación más populares y con una jerarquización de comandos bastante intuitiva y bien documentada dentro de la propia herramienta. La modularización del código permite una fácil extensión de objetivos e incorporación de nuevas técnicas de inferencia, incluso para personas con simples nociones básicas de programación.
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