SEVILLA 25 Feb. (EUROPA PRESS) -
El grupo de investigación 'Minería de Datos' liderado por el profesor de la Universidad Pablo de Olavide (UPO) Jesús Aguilar trabaja en el desarrollo de una metodología informática destinada a servir de apoyo al estudio clínico de enfermedades raras, según ha informado esta universidad sevillana en un comunicado.
En colaboración con la Unidad de Esclerosis Lateral Amiotrófica (ELA) del Hospital 12 de Octubre de Madrid y el Hospital Universitario Virgen Macarena, este proyecto tiene como objetivo avanzar en el conocimiento de enfermedades de baja prevalencia a través del estudio genético, utilizando para ello técnicas de análisis inteligente de datos.
Según Aguilar, "la Minería de Datos juega un papel cada vez más importante en cualquier contexto en el que el volumen de información sea abundante y su procesado complejo de abordar, por lo que su aplicación en biomedicina está teniendo cada vez más peso". Por ello, la tarea del grupo liderado por este investigador consiste en analizar con técnicas inteligentes las muestras obtenidas en pacientes con ELA, con especial interés en los datos sobre expresión génica y genómicos.
Una base que servirá a los expertos de la UPO para diseñar modelos que expliquen el comportamiento de los genes, de manera que los médicos cuenten con referencias sobre las que trabajar.
La dificultad en la obtención de muestras suficientes para el estudio de este tipo de enfermedades poco frecuente es una de las trabas principales para la investigación. Por ello, la futura aplicación recurrirá a varias bases de datos, médicas y biológicas, las cuales servirán, junto a los datos clínicos aportados por varios hospitales españoles, para la automatización de la extracción de información útil mediante procesos complejos. Unos datos que, posteriormente, serán comprobados y validados por equipos médicos para su correcto uso.
Para Aguilar, el uso de técnicas de Minería de Datos en este proyecto, pendiente de renovación por parte del Ministerio de Ciencia e Innovación, aporta un gran potencial de análisis y resolución de problemas muy complejos. "Con esta aplicación, uno de nuestros objetivos es automatizar procesos de validación biológica que, normalmente, son inabordables de forma manual para investigadores, médicos o biólogos, con lo que esperamos contribuir al avance científico no sólo en ELA sino en otras enfermedades, raras o no, como el Alzheimer o el infarto de miocardio", concluye el investigador.
