IA4T2D: inteligencia artificial para predecir la diabetes tipo 2
Enseñar a la IA a anticipar la enfermedad
Predecir quién tiene más riesgo de desarrollar diabetes tipo 2, y hacerlo antes de que aparezca, es una de las grandes oportunidades de la medicina preventiva. IA4T2D desarrolla modelos de inteligencia artificial de autoaprendizaje capaces de identificar los factores epigenéticos, clínicos y ambientales que determinan este riesgo, para predecir la aparición de la enfermedad, clasificar a los pacientes según el pronóstico y orientar tratamientos personalizados.
En qué ha consistido
El proyecto analiza los perfiles de metilación del ADN en cerca de 900.000 posiciones del genoma (sitios CpG) en 400 participantes del GCAT, comparando personas sanas con personas diagnosticadas de diabetes tipo 2. El objetivo es descubrir los mecanismos epigenéticos que hay detrás de la aparición y la progresión de la enfermedad y, a partir de ahí, entrenar modelos de IA que ayuden a anticiparla y a identificar nuevas dianas terapéuticas.
IA4T2D ha desarrollado modelos de inteligencia artificial para predecir el riesgo de diabetes tipo 2 a partir de datos epigenéticos de la cohorte GCAT.
El papel del GCAT
El GCAT aporta la subcohorte clínica de 400 voluntarios cuyo análisis es la materia prima del proyecto. Disponer de datos epigenéticos de una cohorte poblacional bien caracterizada es lo que permite entrenar y validar estos modelos con rigor y trasladarlos, más adelante, a la práctica clínica.
Área: Enfermedades metabólicas · Diabetes · Inteligencia artificial · Epigenética
Coordinación: Instituto de Bioingeniería de Cataluña (IBEC)
Consorcio: IBEC, Barcelona Supercomputing Center (BSC-CNS), Universidad del País Vasco (UPV/EHU) e IGTP
Financiación: Plan Complementario de Biotecnología Aplicada a la Salud (Ministerio de Ciencia e Innovación, Next Generation EU y Generalitat de Catalunya)
Duración: 22 meses (inicio en junio de 2023)
Papel del GCAT: aportación de la subcohorte clínica de 400 participantes con datos epigenéticos
