Fujitsu y la Universidad Médica y Odontológica de Tokio aprovechan el superordenador más rápido del mundo con el fin de arrojar luz sobre la resistencia a los medicamentos en el tratamiento del cáncer

Fujitsu y la Universidad Médica y Dental de Tokio (TMDU) anunciaron hoy una nueva tecnología que utiliza inteligencia artificial para descubrir nuevos mecanismos causales de resistencia a los medicamentos en el tratamiento del cáncer a partir de datos clínicos. Usando la supercomputadora más rápida del mundo «Fugaku», esta nueva tecnología puede calcular 20,000 variables de datos a alta velocidad en un día y descubrir asociaciones hasta ahora desconocidas con la resistencia a los medicamentos en las células cancerosas de 1,000 billones de posibilidades diferentes de causalidad.

Fujitsu y TMDU aplican esta técnica a los datos del nivel de expresión génica obtenidos de las líneas de células cancerosas para analizar la resistencia a los medicamentos contra el cáncer, extrayendo nuevos mecanismos causales de genes previamente desconocidos que indican resistencia a los medicamentos contra el cáncer de pulmón por motivos sexuales. Las nuevas tecnologías prometen ayudar a acelerar el descubrimiento de fármacos y personalizar el tratamiento del cáncer para cada paciente.

La tecnología se desarrolló en el marco del tema «elucidación de la causa y la diversidad del cáncer mediante el análisis de datos a gran escala y la tecnología de IA», una iniciativa apoyada por la TMDU, la Universidad de Kioto y Fujitsu como parte del programa de aceleración de logros del superordenador Fugaku.

Antecedentes

Aunque un paciente reciba una terapia farmacológica dirigida contra el cáncer, la aparición de células cancerosas resistentes a los fármacos representa una amenaza constante para la remisión completa. Sin embargo, el mecanismo por el que ciertos cánceres se hacen resistentes a los fármacos sigue sin estar claro, y los investigadores siguen trabajando en nuevos métodos de análisis que arrojen luz sobre cómo las células que tienen múltiples mutaciones conductoras adquieren resistencia a los fármacos. En el desarrollo de fármacos y en los ensayos clínicos que implican el reposicionamiento de los mismos, es importante identificar a los pacientes en los que se prevé que los fármacos tengan efecto. Sin embargo, la eficacia de los fármacos puede diferir según el órgano y el individuo y las variaciones en la expresión de los genes, y el número de patrones que combinan los niveles de expresión de múltiples genes supera los 1.000 billones. Por tanto, una búsqueda exhaustiva de los 20.000 genes del genoma humano llevaría más de 4.000 años con un ordenador convencional, y encontrar formas de acelerar el proceso representa un reto importante.

Tecnología recién desarrollada

Fujitsu implementó algoritmos condicionales y causales paralelos para maximizar el rendimiento computacional con el superordenador Fugaku, con el fin de analizar el genoma humano en un plazo necesario para la investigación práctica. Utilizando la tecnología de IA «Wide Learning» de Fujitsu para extraer combinaciones de genes potenciales relacionados con la aparición de la resistencia a los medicamentos basándose en la información estadística, Fujitsu desarrolló una novedosa tecnología que permite realizar una búsqueda exhaustiva en un día.

Resultados

Como resultado de la ejecución de los datos del portal Dependency Map (DepMap) mediante esta tecnología en el superordenador Fugaku, Fujitsu y TMDU pudieron buscar en todo el genoma humano las condiciones y la causalidad en un solo día y determinar los genes que causan resistencia a los fármacos utilizados para tratar el cáncer de pulmón.

Comentario del profesor Seiji Ogawa, de la Facultad de Medicina de la Universidad de Kioto

Tecnologías prometedoras como la de Fujitsu para el descubrimiento científico («Wide Learning») pueden contribuir algún día al descubrimiento de biomarcadores, que representan un área de creciente interés en el desarrollo de fármacos. La clave del éxito del desarrollo de nuevos fármacos es identificar a los pacientes que se espera que se beneficien de los nuevos medicamentos y realizar ensayos clínicos. Si se conoce el marcador que predice quién se beneficiará del fármaco, se puede reducir considerablemente el coste de los ensayos clínicos y aumentar la probabilidad de éxito al realizar ensayos clínicos individuales. Desde este punto de vista, se espera que los fabricantes de productos farmacéuticos y otros estén muy interesados en esta tecnología. El hecho de que se haya implantado con Fugaku también ha aumentado las expectativas.

Planes de futuro

De cara al futuro, Fujitsu y TMDU llevarán a cabo un análisis exhaustivo y de varios niveles que combine diversos datos, incluidos los del eje temporal y los de la localización, con el objetivo de acelerar la investigación médica, incluso en el campo de la eficacia de los medicamentos, así como para arrojar luz sobre las causas del cáncer.

Fujitsu y TMDU también colaborarán en la investigación experimental en los campos del descubrimiento de fármacos y la medicina. La TMDU seguirá utilizando la tecnología desarrollada en esta investigación para promover la investigación de estrategias para enfermedades intratables como el cáncer.

Además de la atención médica, Fujitsu utilizará la nueva tecnología para resolver retos en diversos campos, como el marketing, las operaciones de sistemas y la fabricación.

Agradecimientos

Esta investigación se llevó a cabo como parte del Programa de Aceleración de Logros Fugaku del Ministerio de Educación, Cultura, Deportes, Ciencia y Tecnología «Comprender el origen y la diversidad del cáncer mediante el análisis de datos a gran escala y las tecnologías de inteligencia artificial» (JPMXP 1020200102). Una parte de la investigación se llevó a cabo con los recursos computacionales del superordenador Fugaku (número: hp 200138, hp 210167).

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