Todos los días, las naves espaciales de la NASA transmiten cientos de petabytes de datos, todos los cuales deben codificarse, almacenarse y distribuirse a científicos de todo el mundo. Cada vez más, la inteligencia artificial también ayuda a "leer" estos datos, destacando las similitudes entreconjuntos de datos que los científicos podrían perder.
Durante los últimos 15 años, las técnicas de big data iniciadas por el Laboratorio de Propulsión a Chorro de la NASA en Pasadena, California, han estado revolucionando la investigación biomédica. El 6 de septiembre de 2016, JPL y el Instituto Nacional del Cáncer NCI, parte del NationalInstitutos de Salud, renovó una asociación de investigación hasta 2021, extendiendo el desarrollo de la ciencia de datos que se originó en la exploración espacial y ahora está apoyando nuevos descubrimientos de cáncer.
La Red de Investigación de Detección Temprana EDRN apoyada por el NCI es un consorcio de investigadores biomédicos que comparten datos anónimos sobre biomarcadores de cáncer, firmas químicas o genéticas relacionadas con cánceres específicos. Su objetivo es agrupar todos sus datos de investigación en una sola búsqueda.red, con el objetivo de traducir su trabajo colectivo en técnicas para el diagnóstico temprano del cáncer o el riesgo de cáncer.
En el tiempo que han trabajado juntos, los esfuerzos de JPL y EDRN han llevado al descubrimiento de seis nuevos biomarcadores de cáncer aprobados por la Administración de Drogas y Alimentos y nueve biomarcadores aprobados para su uso en laboratorios de enmiendas de mejora de laboratorio clínico. La FDA ha aprobado cada uno deestos biomarcadores para su uso en investigación y diagnóstico de cáncer. Estos biomarcadores aprobados por la agencia se han utilizado en más de 1 millón de pruebas de diagnóstico de pacientes en todo el mundo.
"Después de la fundación de EDRN en 2000, la red necesitaba experiencia para tomar datos de múltiples estudios sobre biomarcadores de cáncer y crear una red única de búsqueda de hallazgos de investigación para científicos", dijo Sudhir Srivastava, jefe del Grupo de Investigación de Biomarcadores de Cáncer del NCI yjefe de EDRN. JPL tenía décadas de experiencia haciendo un trabajo similar para la NASA, donde las naves espaciales transmiten cientos de petabytes de datos para ser codificados, almacenados y distribuidos a científicos de todo el mundo.
Dan Crichton, jefe del Centro de Ciencia y Tecnología de Datos de JPL, una iniciativa conjunta con Caltech en Pasadena, California, ayudó a establecer un centro de informática basado en JPL dedicado a apoyar los esfuerzos de grandes datos de EDRN. En la asociación renovada, JPL se está expandiendosus esfuerzos de ciencia de datos para investigar y aplicar tecnologías para programas adicionales financiados por el NCI. Estos programas incluyen EDRN, el Consorcio para la Caracterización Molecular y Celular de Lesiones Detectadas en Pantalla, y la iniciativa de Tecnología Informática para Investigación del Cáncer
"Desde el punto de vista de la NASA, existen oportunidades significativas para desarrollar nuevas capacidades de ciencia de datos que pueden apoyar tanto la misión de explorar el espacio como la investigación del cáncer utilizando enfoques metodológicos comunes", dijo Crichton. "Tenemos una gran oportunidad para perfeccionar esas técnicas ycrecer las tecnologías de ciencia de datos de JPL, mientras sirve a nuestra nación.
Crichton dijo que JPL ha liderado el camino cuando se trata de tomar datos de observaciones crudas a conclusiones científicas. Un ejemplo: JPL a menudo trata con mediciones de una variedad de sensores, por ejemplo, cámaras y espectrómetros de masas. Ambos se pueden usar para estudiaruna estrella, planeta u objeto objetivo similar. Pero se necesita un software especial para reconocer que las lecturas de instrumentos muy diferentes se relacionan entre sí.
Existe un problema similar en la investigación del cáncer, donde las lecturas de diferentes pruebas o instrumentos biomédicos requieren correlación entre sí. Para que eso suceda, los datos deben ser estandarizados y los algoritmos deben ser "enseñados" para saber lo que están buscando.
Desde el momento de su fundación, el principal desafío de EDRN ha sido el acceso. Los centros de investigación en todo Estados Unidos tenían grandes cantidades de especímenes de biomarcadores, pero cada uno tenía su propia forma de etiquetar, almacenar y compartir sus conjuntos de datos. Diez sitios pueden tener altosde alta calidad para estudio, pero si sus elementos de datos comunes edad del paciente, tipo de cáncer y otras características no se enumeran de manera uniforme, no se pueden estudiar en su conjunto.
"No sabíamos si se trataba de especímenes en etapa temprana o tardía, o si se había intentado algún nivel de tratamiento", dijo Srivastava. "Y JPL nos dijo: 'Hacemos este tipo de cosas todo el tiempo¡Así es como gestionamos nuestro Sistema de Datos Planetarios '"
A medida que la red se ha desarrollado, ha agregado miembros de docenas de instituciones, incluida la Escuela de Medicina Geisel de Dartmouth College; el Hospital General de Massachusetts de la Escuela de Medicina de Harvard; el Grupo de Mediciones de Escala del Genoma NIST de Stanford; el Centro de Cáncer MD Anderson de la Universidad de Texas; ymuchos otros.
Christos Patriotis, director del programa del Grupo de Investigación de Biomarcadores de Cáncer del NCI, dijo que los miembros de la red ahora incluyen investigadores internacionales del Reino Unido, China, Japón, Australia, Israel y Chile.
"Mientras más nos expandimos, más datos integramos", dijo Patriotis. "En lugar de ser silos, ahora nuestros socios pueden integrar sus hallazgos. Cada sistema puede hablar con los demás".
A medida que avanza la colaboración entre JPL y NCI, los próximos pasos incluyen la tecnología de reconocimiento de imágenes, como ayudar a EDRN a archivar imágenes de especímenes de cáncer. Esas imágenes podrían analizarse mediante visión por computadora, que actualmente se utiliza para detectar similitudes en cúmulos estelares y otras investigaciones astrofísicas.
En el futuro cercano, dijo Crichton, los algoritmos de aprendizaje automático podrían comparar una tomografía computarizada con un archivo de imágenes similares, en busca de signos tempranos de cáncer según la edad del paciente, su origen étnico y otros datos demográficos.
"A medida que desarrollamos métodos más automatizados para detectar y clasificar características en imágenes, vemos grandes oportunidades para mejorar el descubrimiento de datos", dijo Crichton. "Tenemos ejemplos en los que los algoritmos para la detección de características en imágenes de astronomía se han transferido a biología y viceversa-versa "
Para obtener más información sobre la investigación, visite: http://edrn.cancer.gov
Caltech gestiona JPL para la NASA.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por NASA / Laboratorio de Propulsión a Chorro . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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