IQ desarrolla patrones y modelos innovadores de minería de datos
La comunidad investigadora europea trabaja con esmero para desarrollar y mejorar la tecnología. Un ejemplo ilustrativo de ello es el proyecto financiado con fondos comunitarios IQ («Consultas inductivas para patrones y modelos de minería de datos»), que ha logrado crear nuevos métodos para el análisis de información compleja almacenada en bases de datos para su posterior utilización en distintas aplicaciones. IQ ha recibido 1,5 millones de euros de financiación mediante el tema «Tecnologías de la Información y las Comunicaciones» (TIC) del Sexto Programa Marco (6PM). Antes de la puesta en marcha del proyecto, el equipo se percató de que se echaba en falta un marco para la minería de datos. Los investigadores, dirigidos por el profesor Saso Dzeroski del Instituto Josef Stefan de Eslovenia, habían determinado que para establecer un marco seguro debían crearse bases de datos inductivas (BDI). Las BDI contienen datos y patrones que pueden ser tanto locales como un conjunto de atributos-valor (item-set, por ejemplo un componente de una regla de asociación compuesta de elementos) o globales como los árboles de decisión (por ejemplo un diagrama de árbol). Por esta razón se creó el robot Eve, el cual emplea inteligencia artificial avanzada en combinación con minería de datos innovadora y técnicas de descubrimiento de conocimientos, todo ello aplicado al análisis de los resultados de experimentos farmacológicos que el mismo robot ejecuta. Este «científico» tendrá la capacidad de realizar conjeturas fundamentadas sobre la efectividad que pudieran tener los compuestos químicos contra cualquier enfermedad. Las nuevas técnicas de minería de datos desarrolladas por el consorcio IQ apoyarán las capacidades de Eve para descubrir fármacos, sobre todo porque dichas técnicas permiten la realización de procesos de descubrimiento de conocimientos. Al relacionar la estructura química de un compuesto con su actividad farmacológica, el robot Eve es capaz de determinar qué compuestos químicos deben examinarse a continuación. Lo que se consigue es un grado de predictibilidad en los procedimientos de cribado de fármacos. «Con el tiempo, Eve aprenderá a elegir compuestos que sean más efectivos para un fin concreto mediante el análisis de datos extraídos de experimentos anteriores y la comparación de las estructuras químicas con las propiedades farmacológicas», según una cita del profesor Dzeroski en ICT Results. Este investigador colaboró en el desarrollo de las capacidades de minería de datos de Eve. «Pensamos que esto servirá a científicos y empresas farmacéuticas a identificar compuestos más efectivos para el tratamiento de distintas enfermedades, lo que también les permitiría encontrar indicios sobre posibles fármacos en mucho menos tiempo y por una fracción del coste de los métodos actuales», explicó. Una de las virtudes de Eve radica en la reducción de la necesidad de efectuar pruebas aleatorias en compuestos químicos. «Eve es el primer sistema informático capaz de preparar sus propios experimentos, ejecutarlos e interpretar los resultados para a continuación repetir el ciclo», comentó el investigador esloveno. Actualmente los investigadores farmacológicos deben realizar estudios ciegos de cientos de miles de compuestos químicos. Una vez realizados, los resultados se aplican a un ensayo para una enfermedad concreta. Los resultados obtenidos establecen las Relaciones Cuantitativas Estructura-Actividad (QSAR), las cuales relacionan la estructura de un compuesto químico con su actividad farmacológica. El defecto principal de este sistema es que no sólo se pierde tiempo, sino que debe repetirse en numerosas ocasiones cada vez que los investigadores buscan un nuevo fármaco. «Hemos realizado experimentos preliminares y los compuestos detectados por Eve se muestran más prometedores que los seleccionados al azar», declaró el profesor Dzeroski. Los socios de IQ son la Universidad Católica de Lovaina (Bélgica), la Universidad de Amberes (Bélgica), la Universidad Albert-Ludwigs de Friburgo (Alemania), el Instituto nacional de ciencias aplicadas (INSA) de Lyon (Francia), el Instituto de Helsinki de Tecnologías de la Información de la Universidad de Helsinki (Finlandia) y la Universidad de Gales Aberystwyth (Reino Unido).
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Bélgica, Alemania, Finlandia, Francia, Reino Unido