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La manera en la Google ordena las páginas según su importancia y cómo Facebook relaciona usuarios entre si son dos de los algoritmos más famosos y codiciados en la web. Ahora bien, estas dos grandes estrategias están siendo utilizadas para encontrar proteínas clave en el desarrollo del cáncer de páncreas.
Este es el resultado de una investigación alemana que se publica en la revista Plos Computational Biology. Para ser más precisos científicos de la Universidad de Dresde emplearon una modificación del algoritmo ‘PageRank’ de Google para testar la posible relevancia de 20.000 proteínas en el cáncer de páncreas. El resultado es el hallazgo de siete moléculas que pueden ayudar a determinar la agresividad del tumor.
«Hemos buscado marcadores teniendo en cuenta todas sus interacciones, es decir, hemos fisgoneado en su red de ‘amigos», explica a SINC Christof Winter, bioinformático y primer autor del estudio.
«La búsqueda de biomarcadores de manera aislada daba muchos falsos positivos», aseguran los científicos. Las proteínas que encontraban podían predecir bien la progresión del cáncer en una cohorte de pacientes pero no en personas individuales.
«Usando el algoritmo de Google y teniendo en cuenta la red de interacciones de las proteínas nuestros resultados son mucho más reproducibles y aplicables a cada paciente», afirma Winter.
Al principio, el equipo experimentó con sus propias estrategias de búsqueda, pero «pronto nos dimos cuenta de que el algoritmo que necesitábamos ya existía», comenta Winter. «Estaremos encantados de facilitar el código que hemos utilizado y las instrucciones para activarlo a todo aquel que lo necesite», aseguran los investigadores.
