Un innovador enfoque en la representación de datos médicos mediante gráficas está marcando un hito en la personalización del tratamiento de cánceres. Investigadores de la Universidad Sapienza de Roma han desarrollado un gráfico de conocimiento que integra información genética con registros médicos para finalmente unificarla en un único gráfico de conocimiento. Esta metodología promete desentrañar patrones y relaciones que permanecen ocultos cuando se analizan bases de datos de manera separada.
Utilizando la teoría de grafos, se plasma una estructura de información compleja donde se representa información genética, registros médicos y conocimiento médico bajo un mismo marco. Este enfoque no solo simplifica el manejo de datos masivos, sino que también permite identificar datos incongruentes o incompletos al fomentar comparaciones entre el conocimiento médico actual y la evidencia clínica observable.
En estudios recientes, usando datos de portales reconocidos como cBioPortal y bases de datos de interacción gene-enfermedad como DisGeNET, los investigadores lograron observar claras disparidades en la información. Por ejemplo, ciertos genes como KRAS y TP53, aunque frecuentemente asociados con el cáncer de pulmón, no siempre corresponden en frecuencia de mutaciones a lo registrado en literatura médica. Este hallazgo resalta la necesidad de una revisión crítica del conocimiento médico y de ajustes en las estrategias de tratamiento basado en evidencia empírica.
Otra aplicación crucial de este gráfico de conocimiento es la capacidad de dividir a los pacientes en grupos homogéneos basados en similitudes de su perfil genético y respuesta a tratamientos. Identificar tales grupos podría, en el futuro, permitir a los médicos seleccionar tratamientos más efectivos y seguros adaptados a cada subgrupo, incrementando así la tasa de éxito de los tratamientos oncológicos.
Finalmente, una aplicación práctica notable es la optimización del uso de fármacos, sugiriendo combinaciones que no solo se ajusten al perfil genético del paciente, sino que también minimicen efectos adversos, tomando en cuenta interacciones farmacológicas no anticipadas. Estos desarrollos no solo prometen mejorar la precisión y efectividad de los tratamientos, sino que también podrían ofrecer importantes revelaciones sobre las interacciones genéticas que son factores críticos en la evolución y tratamiento del cáncer.
En el ámbito de la oncología de precisión, este enfoque gráfico representa un paso significativo hacia un futuro donde la medicina personalizada ya no sea solo una promesa, sino una práctica clínica cotidiana.