Avances en la generación de datos sintéticos genómicos gracias a Genomator.
Una innovadora metodología para la generación de datos sintéticos a partir de datos reales genómicos ha sido presentada por investigadores australianos. Esta técnica utiliza Genomator, un enfoque basado en la solución de problemas de lógica (SAT), capaz de producir representaciones privadas y realistas de datos originales, superando a otros métodos tradicionales tanto en precisión como en privacidad.
Genomator se centra en la reproducción de los patrones genómicos complejos sin replicar datos personales identificables, manifestando un avance significativo en la estandarización y compartición de datos con restricciones más estrictas de privacidad. Los resultados indican una mejora en la precisión de 84-93% en comparación con las metodologías más avanzadas en la actualidad, como el uso de cadenas de Markov, Redes Neuronales Boltzmann Restringidas y Adversariales Generativas. Además, Genomator destaca en su eficiencia, siendo hasta 1600 veces más rápido.
Su capacidad para generar datos a escala, que abarcan genomas completos, lo posiciona como el único método probado que se adapta a estas dimensiones. Este enfoque se ha probado principalmente en datos genómicos, los cuales son inherentemente complejos y privados.
Uno de los aspectos más destacables de Genomator es su capacidad para ajustar el equilibrio entre privacidad y precisión adaptándose al escenario requerido, gracias a su capacidad de ajuste fino. Esto permite desde la creación de representaciones privadas verificables de cohortes sensibles hasta la producción de conjuntos de datos donde los perfiles farmacogenómicos son indistinguibles, como se mostró en pruebas de eficacia para medicamentos como el clopidogrel y la warfarina.
El uso de Genomator también destapa la problemática común de los métodos previos, los cuales requieren gran cantidad de datos y recursos computacionales, pero no incorporan mecanismos para controlar la privacidad como parte del proceso de aprendizaje. En cambio, Genomator concluye el proceso asegurando que cualquier combinación genómica producida no revele información personal.
La conclusión es clara: Genomator no solo mejora la generación de datos sintéticos en términos de precisión y privacidad, sino que abre nuevas posibilidades para reducir el riesgo de exposición de datos sensibles, lo cual es esencial en el contexto biomédico. Con Genomator, la comunidad científica puede confiar en la producción de datos sintéticos que resguarden la privacidad sin comprometer la integridad de la información médica.