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

Fujitsu Europe

Madrid, May 10, 2022

Resumen de la nota de prensa publicada por Fujitsu Limited el 7 de marzo: https://www.fujitsu.com/global/about/resources/news/press-releases/2022/0307-01.html

Fujitsu y la Universidad Médica y Dental de Tokio (TMDU) han anunciado hoy una nueva tecnología que utiliza la IA para descubrir nuevos mecanismos causales de resistencia a los medicamentos en los tratamientos contra el cáncer a partir de datos clínicos. Aprovechando el superordenador más rápido del mundo "Fugaku"(1), la nueva tecnología permite calcular a gran velocidad 20.000 variables de datos en un solo día y descubrir relaciones causales hasta ahora desconocidas relacionadas con la resistencia a los fármacos en las células cancerosas a partir de 1.000 billones de posibilidades diferentes.

Fujitsu y TMDU aplicaron esta tecnología a los datos del nivel de expresión de los genes(2) obtenidos de líneas celulares de cáncer para analizar la resistencia a los fármacos(3) contra el cáncer, y lograron extraer un nuevo mecanismo causal de un gen previamente desconocido que sugiere una causa de resistencia a los fármacos contra el cáncer de pulmón. Se espera que la nueva tecnología contribuya a acelerar el descubrimiento de fármacos y la realización de terapias contra el cáncer individualizadas 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(4).

Antecedentes
Aunque un paciente reciba una terapia farmacológica dirigida(5) 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(6) adquieren resistencia a los fármacos. En el desarrollo de fármacos y en los ensayos clínicos que implican el reposicionamiento de los mismos(7), 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(8). 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"(9) 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)(10) 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(11).

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).

Notas
[1] Superordenador "Fugaku" :
Un ordenador instalado en el RIKEN como sucesor del superordenador "K". Desde junio de 2020 hasta el 3 de noviembre, ocupó el primer puesto en 4 categorías del ranking de superordenadores durante 4 años consecutivos. El 9 de marzo de 2021 comenzó a funcionar a pleno rendimiento.
[2] Nivel de expresión genética:
Cantidad de ARN copiado del ADN (el mismo ácido nucleico que el ADN sintetizado por transcripción utilizando algunas secuencias de ADN como plantillas).
[3] Resistencia a los medicamentos:
Fenómeno en el que el efecto de un fármaco se debilita durante su administración.
[4] Programa de aceleración de logros del superordenador Fugaku:
Programa iniciado en mayo de 2020 por el Ministerio de Educación, Cultura, Deportes, Ciencia y Tecnología con el objetivo de lograr resultados tempranos.
[5] Fármaco dirigido:
Fármaco diseñado para actuar únicamente sobre la molécula (proteína, gen, etc.) que causa la enfermedad.
[6] Mutaciones conductoras:
Una mutación genética que provoca directamente el desarrollo o la progresión del cáncer.
[7] Reposicionamiento de fármacos:
La aplicación de medicamentos existentes desarrollados y aprobados para el tratamiento de una enfermedad al tratamiento de otra enfermedad.
[8] Más de 1.000 billones:
Incluso si el nivel de expresión de cada gen se restringe a una combinación de 50 genes principales que se sabe que están relacionados con el cáncer y el nivel de expresión de cada gen se clasifica en 2 categorías (por ejemplo, expresión génica "alta" o "baja"), el número de condiciones es de 2 a la potencia de 50, lo que supera los 1.000 billones.
[9] Wide Learning :
Sitio oficial "¡Hola, Wide Learning!"
[10] Mapa de dependencia (DepMap):
Datos sobre la sensibilidad y la resistencia de unos 4.500 fármacos a unas 600 líneas celulares de cáncer diferentes, proporcionados por el Instituto Broad estadounidense. Se incluye información sobre las mutaciones de las líneas celulares de cáncer y datos de expresión de todos los genes.
[11] Fujitsu y TMDU analizaron los daros de expresión génica del DepMap de aproximadamente 300 líneas celulares de cáncer, los datos de sensibilidad y resistencia del Gefitinib (fármaco molecularmente dirigido utilizado para tratar el cáncer de pulmón y otros tipos de cáncer), y buscaron exhaustivamente las condiciones y los mecanismos de las líneas celuares de cáncer que no responden al Getfitinib. Fujitsu y TMDU indentificaron condiciones en las que los niveles de expresión de tres factores de transcripción (genes que controlan las transcripción de genes (síntesis de ARN)), ZNF516, E2F6 y EMX1, eran bajos. En las líneas celulares de cáncer de pulmón que cumplían estas condiciones se descubrió un mecanismo desencadenado por los factores de transcripción SP7 y PRRX1 como posibles causas adicionales de la resistencia a los fármacos en las células cancerosas (véase la imagen de referencia).

Imagen de referencia

Enlaces relacionados
"Fujitsu y la Universidad Médica y Dental de Tokio aprovechan el superordenador más rápido del mundo para realizar un análisis de la red genética del cáncer en menos de un día" 

Date: May 10, 2022
City: Madrid