El 11 de noviembre de 2026, un equipo de investigadores del Instituto de Investigación Biomédica de Málaga y la Universidad de Málaga ha desarrollado una nueva metodología computacional. Este avance permite predecir y priorizar genes que podrían compensar la pérdida de función de otros genes relacionados con enfermedades.
El hallazgo, publicado en la revista Artificial Intelligence in Medicine, abre nuevas posibilidades para tratamientos enfocados en activar estos genes compensatorios, evitando así la necesidad de terapias génicas complejas.
Metodología y enfoque del estudio
Los investigadores han utilizado un fenómeno conocido como compensación genética funcional. Cuando un gen deja de funcionar correctamente, otro gen con funciones similares puede asumir parte de su papel, atenuando las consecuencias de la alteración. Sin embargo, descubrir estas relaciones genéticas de manera experimental es un desafío complejo.
A través de técnicas de bioinformática, análisis de redes y aprendizaje automático, el equipo ha creado un sistema que estudia grandes cantidades de información biológica. La metodología utiliza datos de ocho recursos biomédicos para construir 19 redes funcionales de genes.
El sistema transforma las relaciones entre genes en representaciones matemáticas que permiten detectar similitudes no siempre evidentes mediante análisis convencionales. Mediante el uso de técnicas de análisis de redes, los investigadores logran reducir el número de genes candidatos a estudiar en el laboratorio.
Aplicaciones en enfermedades genéticas y cáncer
Para validar la herramienta, el equipo la probó con enfermedades donde se conocen genes que compensan fallos en otros. El sistema identificó correctamente genes compensatorios en tres patologías: distrofia muscular de Duchenne, atrofia muscular espinal y beta-talasemia.
Además, los investigadores exploraron la aplicación de la herramienta en cáncer, analizando casos conocidos en cáncer de próstata y cáncer de mama. En estas enfermedades, un gen puede asumir funciones que ayudan a las células tumorales a sobrevivir a tratamientos, lo que podría contribuir a una mejor comprensión de la resistencia a terapias.
El estudio concluye que la herramienta puede ser utilizada como un primer filtro para identificar relaciones genéticas potenciales, lo que facilitaría futuras investigaciones.
Por último, se sugiere que la identificación de genes compensatorios puede abrir nuevas estrategias terapéuticas, centrándose no solo en reparar genes alterados, sino en aumentar la actividad de estos genes de respaldo.
Los autores del estudio subrayan algunas limitaciones, ya que los mecanismos de compensación pueden variar dependiendo del contexto, y el modelo se apoya en información de bases de datos biológicas existentes.
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