Un investigador de ITIS UMA desarrolla una herramienta para descubrir estructuras ocultas en datos biomédicos
La Universidad de Málaga, en colaboración con la Universidad de Lille (Francia), ha desarrollado una innovadora herramienta de código abierto llamada MOEBA-BIO, diseñada para analizar grandes volúmenes de datos biomédicos y descubrir patrones que suelen pasar desapercibidos. Este avance promete abrir nuevas posibilidades en medicina personalizada y mejorar la comprensión de los datos genéticos.
El trabajo ha sido recientemente publicado en la revista Computer Methods and Programs in Biomedicine y ha sido liderado por Adrián Segura Ortiz, investigador del grupo Khaos y doctorando en Tecnologías Informáticas, bajo la dirección de José Manuel García Nieto, del Departamento de Lenguajes y Ciencias de la Computación. En la investigación también han participado miembros del grupo ORKAD de la Universidad de Lille, dirigido por Laetitia Jourdan, y el experto en biclustering Adán José García.
MOEBA-BIO se basa en la técnica de biclustering, que permite identificar grupos coherentes de genes y condiciones experimentales. Esta metodología resulta especialmente útil para estudiar la coexpresión génica, es decir, cómo ciertos genes se activan conjuntamente bajo determinadas condiciones. Su aplicación ya se está extendiendo a datos clínicos, donde permite identificar perfiles de pacientes con características similares, una herramienta de gran valor para avanzar hacia tratamientos más personalizados.
El software ha sido diseñado con una arquitectura flexible y evolutiva. Integra una codificación novedosa que ofrece al algoritmo una perspectiva global del problema, facilitando la optimización de cada grupo de genes, la identificación del número adecuado de grupos y la definición de sus relaciones internas. Además, incorpora un sistema de autoconfiguración que ajusta automáticamente los parámetros del algoritmo según las características del conjunto de datos.
Este desarrollo forma parte de la tesis doctoral de Segura Ortiz y el software ya se encuentra disponible en abierto para su uso por parte de la comunidad científica. El equipo investigador busca ahora colaborar con otros grupos y profesionales del ámbito biomédico interesados en aplicar la herramienta a nuevos conjuntos de datos, ampliando así el alcance y las posibilidades de MOEBA-BIO.
Para más información: https://www.umadivulga.uma.es/noticias/un-investigador-de-la-uma-desarrolla-una-herramienta-para-descubrir-estructuras-ocultas-en-datos-biomedicos/