Profesores de la EPS, la Universidad de Sevilla y el Hospital Universitario Virgen del Rocío están empleando computación de altas prestaciones e inteligencia artificial para identificar biomarcadores en sarcomas, un grupo de cánceres poco frecuentes y complejos. Estas tecnologías permiten analizar millones de datos biomédicos —desde perfiles genéticos hasta imágenes clínicas— en plazos mucho más reducidos, facilitando la detección temprana de patrones moleculares y la predicción de tratamientos más eficaces según el perfil de cada paciente.
El equipo ha identificado señales potencialmente relevantes en distintos tipos de sarcoma, incluyendo genes como CSF1R y SOX9 en leiomiosarcoma, IKZF3 y RXRA en tumores malignos de la vaina nerviosa periférica, COL11A1 y BUB1B en sarcoma de Ewing, y NKX2-1 y TAL1 en osteosarcoma. Muchos de estos genes no habían sido previamente asociados a estos tumores, lo que abre nuevas líneas de investigación hacia una medicina personalizada. Aunque los resultados están en fase de validación, el proyecto subraya el valor del trabajo multidisciplinar entre oncólogos e ingenieros para avanzar en el diagnóstico precoz y el diseño de terapias más precisas y adaptadas a cada paciente.

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