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Identifican firma microbiana para cáncer colorrectal usando aprendizaje automático
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Investigadores del Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL) en Heidelberg, Alemania, la Universidad de Trento en Italia, y otros colaboradores internacionales aprovecharon un algoritmo de aprendizaje automático para identificar un subconjunto de bacterias intestinales asociadas con el cáncer colorrectal, el tercer cáncer más común a nivel mundial
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Realizaron un meta-análisis de ocho estudios de bacterias intestinales y cáncer colorrectal, que abarcaron siete países y tres continentes, y encontraron que los cambios microbianos asociados con el cáncer colorrectal son robustos, a pesar de las diferencias en el ambiente o la dieta.
El equipo utilizó una herramienta llamada mOTUs2, que puede identificar y contar con precisión las especies bacterianas en los metagenomas. "La característica más fuerte de nuestro método es que nos permite cuantificar bacterias que ni siquiera tienen una referencia genómica", dice Georg Zeller, el autor correspondiente de un estudio publicado en Nature Medicine. "Estas especies no han sido aisladas y cultivadas todavía - muchas de ellas no pueden ser cultivadas fácilmente en el laboratorio. Pero, con las MOTUs, podemos capturarlas de todos modos, lo que nos da una imagen más completa del microbioma"
Identificaron 29 bacterias, que compartían la capacidad común de descomponer proteínas y mucinas, lo que sugiere una posible relación entre los microbios intestinales asociados al cáncer y las dietas ricas en carne y grasa. Este análisis establece una firma microbiana generalizable y predictiva que puede servir como un futuro diagnóstico no invasivo para el cáncer colorrectal.