MADRID 26 Ago. (EUROPA PRESS) -
Un equipo de investigadores liderados por la compañía china BGI Genomics ha desarrollado un modelo de predicción de alta precisión, basado en aplicaciones multiómicas impulsadas por Inteligencia Artificial (IA), que aumenta a casi un 90 por ciento la medición del riesgo del parto prematuro, una de las principales causas de morbilidad y mortalidad materna y neonatal a nivel mundial.
El proyecto, publicado en la revista 'npj Digital Medicine', ha construido tres modelos predictivos con entradas de datos basadas solo ADN libre de células (ADNcf); solo ARN libre de células (ARNcf); y ADNcf con ARNcf integrados. Usando una arquitectura basada en 'Transformer', los tres modelos han alcanzado una precisión del 80 por ciento.
El modelo de ADNcf alcanzó una precisión del 82,2 por ciento y el de ARNcf del 85,1 por ciento. El tercer modelo, que integra ADNcf y ARNcf, alcanzó una precisión del 89 por ciento. Además, al combinar cfDNA y cfRNA, la precisión también aumentó a casi el 90 por ciento.
"Esto subraya el potencial de la fusión de datos multiómicos, con arquitecturas basadas en transformadores que proporcionan un marco poderoso para la evaluación del riesgo de enfermedades, y demuestra el potencial de la multiómica impulsada por IA para aplicaciones más amplias en obstetricia de precisión y biomedicina", han subrayado los autores de la investigación.
El trabajo ha introducido 'GeneLLM', un gran modelo de lenguaje centrado en los genes y diseñado para interpretar datos biológicos complejos, como el material genético circulante en la sangre materna. Los datos han sido extraídos de las muestras de plasma de 682 mujeres embarazadas.
"Nuestro estudio demuestra que la integración de ADNcf y ARNcf con grandes modelos de lenguaje supera a los métodos convencionales en la predicción de la prematuridad prematura. Cabe destacar que el modelo es eficiente, requiere pocos recursos y está listo para su aplicación clínica. Más allá de la predicción, nuestros hallazgos también revelan que la edición de ARN es un nuevo objetivo prometedor para comprender y regular la predicción de la prematuridad prematura", ha afirmado el científico jefe del IIMR de BGI Genomics y primer autor del estudio, el doctor Zhoy Si.
La investigación ha sido realizada en colaboración con el Hospital de Salud Maternoinfantil Shenzhen Longgang (China), el Hospital de Salud Maternoinfantil de Fujian (China) y OxTium Technology, y ha tenido como objetivo ayudar a identificar los embarazos de alto riesgo de forma temprana y prematura, cuya incidencia "sigue siendo alta" y representa un "desafío persistente" en la obstetricia moderna.
Alrededor de 15 millones de bebés nacen de forma prematura cada año, lo que supone un 11 por ciento de todos los nacimientos. Cuanto antes nazca un bebé, mayores será los riesgos para su salud, motivo por el que predecir el parto prematuro es de gran necesidad, si bien continúa siendo "difícil" por la complejidad y la multifactorialidad de sus causas.
