Un algoritmo donostiarra afina la detección del cáncer analizando varias muestras

Moss es el nombre del método desarrollado por esta joven investigadora de Tecnun, la Escuela de Ingeniería que la Universidad de Navarra tiene en Donostia y que ha sido publicado recientemente en la revista científica Nature Communications.

Ochoa, quien fue premiada por la revista tecnológica del MIT entre los 35 jóvenes europeos más innovadores de 2019, ha repasado en declaraciones a Efe las posibles aplicaciones de la nueva forma que ha ideado para identificar las mutaciones de las células cancerígenas tras una investigación que inició hace ya dos años.

"La novedad del estudio reside en la capacidad del algoritmo de analizar varias muestras de un tumor conjuntamente a diferencia de la metodología actual que lo hace de forma individual", ha señalado.

Este novedosa técnica "permite detectar las mutaciones que ocurren en muy baja frecuencia, facilitar el análisis y despejar dudas sobre posibles errores de secuenciación", detalla Ochoa.

El algoritmo pretende ser una mejor herramienta de ayuda para los médicos en situaciones en las que "el tiempo es crucial para el paciente".

En función de los resultados, explica, "el médico ya puede saber qué tratamiento va a funcionar mejor o va a mejorar la probabilidad de supervivencia del enfermo".

Además de su aplicación clínica, Ochoa destaca el valor de Moss a la hora de reducir los costes asociados que un diagnóstico desacertado suponen, esto es, "cambios en el tratamiento, más visitas al médico o mayores costes en medicación".

El algoritmo es abierto, es decir, que se puede descargar gratuitamente de internet para que otro investigador o médico de cualquier parte del mundo lo pueda usar, mejorar o adaptar a un problema suyo que sea parecido.

Así es como la ciencia "avanza más rápidamente", concluye Ochoa.