Elva María Novoa del Toro, egresada de la Maestría en Inteligencia Artificial (MIA) del Centro de Investigación en Inteligencia Artificial (CIIA) de la Universidad Veracruzana (UV), recientemente concluyó el doctorado en Bioinformática, en la Universidad de Aix-Marseille, al sur de Francia. 

Desde 2016, con el respaldo del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt) decidió partir hacia ese país para dar continuidad a sus estudios profesionales, donde logró desarrollar una herramienta de inteligencia artificial (IA) útil en el estudio y comprensión de una enfermedad llamada progeria o síndrome de Hutchinson-Gilford, la cual se caracteriza por el envejecimiento prematuro en los niños y afecta a uno de cada cuatro millones de bebés a nivel mundial. 

A través de una entrevista por vía remota, Elva María comentó que realizó la investigación “Detectando módulos activos en redes biológicas multiplex” en el Laboratorio Marseille Medical Genetics (MMG), bajo la supervisión de Anaïs Baudot y Laurent Tichit; y la asesoría de Efrén Mezura Montes, investigador del CIIA–UV. 

MOGAMUN es el nombre de esta herramienta y se trata de un algoritmo genético multiobjetivo para analizar redes biológicas multiplex. También está programado en lenguaje R y pronto estará disponible para el uso público. 

Con el empleo de MOGAMUN hizo un análisis independiente de datos de expresión correspondientes a las enfermedades de: progeria, distrofia muscular facioescapulohumeral (FSHD ) y cáncer de seno. 

La investigadora, quien se mostró satisfecha por el resultado obtenido y por la experiencia de haber cursado sus estudios en el extranjero, compartió que en un principio fue difícil entender cuál era el problema y proponer una solución basada en la IA, toda vez que el equipo multidisciplinario con el cual trabaja no tenía conocimiento sobre algoritmos genéticos. 

Fue así que para llegar a la versión final tras el desarrollo del algoritmo, pruebas y verificación de resultados, transcurrieron alrededor de tres años. 

Sin embargo, todo este esfuerzo arrojó una herramienta innovadora y diferente a lo que ya había probado anteriormente la ciencia y la literatura. 

Elva María Novoa, quien estudió Ingeniería en Sistemas Computacionales en el Instituto Tecnológico de Ciudad Guzmán, en el estado de Jalisco, expuso que era necesario ver qué tipo de consecuencias celulares son las que desencadenan esta mutación, particularmente el gen del padecimiento que aparece entre el primero y segundo año de vida. 

Para ello, contó con dos tipos de datos: de expresión génica y redes biológicas. 

En el primer caso, detalló que los seres humanos tenemos alrededor de 20 mil genes, los cuales se pueden medir y comparar qué tanto se expresan en los pacientes y en las personas sanas. Dichos cambios son muy importantes para entender las enfermedades.

En tanto, las redes biológicas representan todas las interacciones que ocurren al interior de las células, pues hay moléculas como proteínas o ARN, que no actúan solas para llevar a cabo las funciones cerebrales, sino que tienen que interactuar. 

“Se analizaron diferentes tipos de interacciones al mismo tiempo, así como datos de expresión génica, y con inteligencia artificial se encontraron módulos activos, es decir, áreas de la red o subredes que tienen una expresión diferencial alta y que además están muy interconectados con todos los tipos de interacciones analizadas”. 

El resultado, dijo, son módulos activos, pues la hipótesis que se tiene es que cada uno de éstos se traducen en procesos biológicos desregulados o afectados en los pacientes con respecto a las personas sanas. 

En este sentido, la principal aportación es que se pueden analizar redes multiplex, lo cual no se había hecho para esta área, ya que todos los métodos que existían antes de MOGAMUN se limitaban a un sólo tipo de interacción, siendo que dentro de las células hay muchas y de diferentes tipos que ocurren simultáneamente. 

“Estos análisis sirvieron para detectar procesos biológicos desregulados en pacientes, con respecto a controles sanos”. 

Añadió que el siguiente paso será analizar cada uno de los módulos activos en colaboración con expertos de las diferentes enfermedades, para entender más los padecimientos, encontrar genes de interés y desarrollo de terapias. 

“Ha sido una experiencia muy enriquecedora estar fuera del país y participar en este proyecto, se abre un panorama diferente y es satisfactorio poder dejar en alto el nombre de México y de la UV en el extranjero”. 

Al respecto, señaló que el título de la UV es completamente válido en el extranjero, pues no hubo necesidad de revalidarlo. En otros casos, las universidades no dejan entrar directamente a los solicitantes al doctorado, ya que les piden que hagan el segundo año de la maestría. 

“El título de la UV es válido como si la maestría la hubiera cursado en Europa”. 

También resaltó que tuvo la oportunidad de colaborar con expertos de diferentes áreas como: médicos, biólogos, estadistas y especialistas en cómputo. 

Además, fue muy importante para ella contar con el apoyo y colaboración de Efrén Mezura Montes, quien es especialista en el área de cómputo evolutivo. 

 Entre los proyectos que tiene se encuentra realizar una estancia corta en el Laboratorio Marseille Medical Genetics (MMG), para continuar con la aplicación de MOGAMUN en otras enfermedades. 

Por su parte, Mezura Montes se mostró complacido de que su estudiante lograra –dentro del doctorado– aplicar las técnicas aprendidas durante sus estudios formativos en la MIA-UV, lo cual la potenciará para hacer desarrollos importantes en dicha área. 

Destacó también la capacidad que tiene cualquier egresado de la MIA y de la UV de cursar un posgrado en cualquier universidad del mundo. 

UV/Claudia Peralta

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