El lema no oficioso del buscador Google es “Don’t be evil / No seas malvado”. Aunque en los últimos meses se ha cuestionado la veracidad de esta máxima por su dominio monopolista del mercado occidental y la captura de datos personales durante la toma de fotografías para Google Street View, el gigante de las búsquedas todavía tiene cosas buenas que ofrecer al mundo aunque sean, como en este caso, de manera involuntaria. Un grupo de investigadores alemanes se ha fijado en el motor de búsqueda y su sistema de clasificación de páginas para mejorar en la detección y tratamiento del cáncer de páncreas.
Liderado por el doctor Christof Winter, de la universidad de Dresden, y con la colaboración de los médicos Christian Pilarsky and Robert Grützmann, del hospital universitario de esa ciudad alemana, este equipo ha modificado el algoritmo PageRank para que clasifique unas 20.000 proteínas.
Básicamente la idea es que su sistema no solo busca y clasifica la correlación entre la cantidad de una proteína determinada con la supervivencia del paciente (contenido de la web), sino que también se fija en la forma que esa proteína en particular está conectada dentro de la célula con el resto de sus hermanas (como un contenido está hipervinculado a otros sitios web). El resultado son siete biomarcadores, moléculas que indican la presencia de una enfermedad, para el cáncer de páncreas. Esto ayudará a los médicos a detectar el estadio de la enfermedad.
Desde Dresden, Winter cuenta que la idea de usar el algoritmo de clasificación de páginas de Google para las proteínas en vez de sitios web les vino al tratar de afinar los resultados de sus experimentos. “Cuando comenzamos a analizar los datos”, explica, “vimos que aislar proteínas simples daba un alto número de falsos positivos”. Como ya antes habían utilizado redes de interacción para interpretar datos genéticos, decidieron probar si al considerar toda la red que rodea a una proteína lograban mejores biomarcadores para la detección del cáncer.
“Primero experimentamos con nuestras propias ideas de red hasta que nos dimos cuenta que lo que necesitábamos ya existía en el algoritmo PageRank”, dice Winter, “así que, ¿para qué reinventar la rueda?”. Tras probar con el Google PageRank y comprobar que los marcadores daban la mitad de falsos positivos que antes, decidieron que era la idea adecuada.
Para este investigador, el algoritmo de Google tiene dos aplicaciones generales dentro de la investigación médica. Por un lado, la “búsqueda de nuevos candidatos a biomarcadores para el cáncer y otras enfermedades”, en la que Winter espera que su aproximación en red sirva para solventar problemas “como los falsos positivos”. Otra es “encontrar nuevos fármacos que apunten a las proteínas biomarcadoras, que usualmente juegan un papel importante en la progresión del cáncer”.
El equipo de Winter está ahora justamente en esa fase, buscando un socio biotecnológico que les ayude a hacer estudios clínicos que sus biomarcadores. Que prueben a preguntarle a Google. A lo mejor les vuelve a funcionar.
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Foto: Wikimedia Commons
