Machine learning y biología sintética mejorarán las vacunas contra el cáncer

Escrito por , 12 de febrero de 2019 a las 19:30
Machine learning y biología sintética mejorarán las vacunas contra el cáncer
Iniciativas

Machine learning y biología sintética mejorarán las vacunas contra el cáncer

Escrito por , 12 de febrero de 2019 a las 19:30

Machine learning y biología sintética se alían para combatir el cáncer. Las disciplinas podrían mejorar las actuales vacunas consiguiendo identificar los antígenos tumorales de forma más efectiva.

La compañía Helix Nanotechnologies ha recibido una donación de Schmidt Futures para llevar a cabo una iniciativa que acelerará los procesos de creación de vacunas personalizadas contra el cáncer.

La compañía, tecnológica y científica, colaborará con el laboratorio Hacohen y el Instituto Parker, combinando biología y machine learning para mejorar el diseño actual de las vacunas.

El nuevo método ayudará a identificar de manera mucho más precisa los neoantígenos, consiguiendo una respuesta inmune mucho más eficaz. El equipo conseguirá, también, que se acelere el proceso de creación de las vacunas, y ayudará a encontrar los componentes necesarios para crear nuevas vacunas que aún no han sido desarrolladas.

Actualmente, los grandes avances en este campo se centran en la identificación de las mutaciones únicas de cada paciente, para conseguir atacarlo con un tratamiento personalizado que resulta más exitoso.

Las vacunas funcionan como forma de inmunización, al igual que las vacunas comunes. Se localizan los neoantígenos o antígenos tumorales para, con sus moléculas, crear un perfil de las células tumorales.

Una vez que se ha creado este perfil, con las células tumorales del propio paciente, los linfocitos reconocen las células como malignas y las atacan, creando una respuesta autoinmune al tumor.

cáncer

El problema de este novedoso sistema es que es muy complicado conseguir identificar los antígenos correctos entre miles de candidatos. Aquí es donde entra en juego el papel de HelixNano, que promete mejorar notablemente la eficacia de las vacunas actuales, gracias a la síntesis de biomoléculas y machine learning.

El Chief Innovation Officer de Schmidt Futures, Tom Kalil, está muy impresionado con el punto de vista de HelixNano, que cuenta con un equipo multidisciplinar con ideas muy inteligentes para utilizar el machine learning como un arma contra el cáncer.

Si eres especialista en biología molecular o machine learning, el proyecto está buscando un científico con experiencia que se una al equipo. Podrás formar parte de una iniciativa que podría ayudar a innumerables personas en el futuro.

anterior artículo

Infraestructuras Tecnológicas de la Salud y datos médicos en riesgo

Infraestructuras Tecnológicas de la Salud y datos médicos en riesgo
siguiente artículo

Vivo lanza IQOO, una marca independiente para el mundo gaming

Vivo lanza IQOO, una marca independiente para el mundo gaming

Recomendados