Matemáticas para entender las causas del cáncer y obtener datos de Facebook

Investigadores del Departamento de Estadística y del Centro para la Complejidad de la Ciencia de la Universidad de Warwick (Gran Bretaña) han ideado una nueva herramienta de investigación que podría ayudar a entender la compleja interacción de células que conduce al cáncer y también a obtener valiosos datos de redes sociales como Facebook.

Un enfoque llamado modelo gráfico puede ser utilizado por los investigadores para comprender una gama de sistemas con múltiples factores que interactúan.

Estos modelos usan objetos matemáticos llamados gráficos para describir y representar la probabilidad de relaciones entre cada uno de los componentes.

Utilizándolos para estudiar la biología molecular, los investigadores podrían saber cómo unas moléculas influyen en otras. En las ciencias sociales los investigadores podrían usarlos para comprender las relaciones entre diversos factores económicos y demográficos.

Sin embargo, obtener dicha información a partir de un modelo gráfico puede ser un ejercicio muy difícil, debido a la amplia gama de posibles gráficos necesarios incluso para un número relativamente pequeño de variables.

Por ejemplo, en la relativamente pequeña red estudiada para este trabajo de investigación había sólo 14 proteínas que estaban implicadas en el desarrollo de un tipo de cáncer, pero había un gran número de combinaciones posibles para las interacciones mutuas entre esas 14 proteínas.

Estas tareas serían mucho más fáciles si las herramientas matemáticas utilizadas para llevar a cabo el análisis pudieran incorporar de alguna manera todos los conocimientos actuales de lo que es posible, o probable en las redes que se analiza.

Este método matemático puede ser visto como una imitación de la forma en que los investigadores humanos aprenden a partir de los datos, interpretando la nueva información a la luz de lo que ya se conoce.

Los investigadores de Warwick, dirigidos por el doctor Sach Mukherjee, han ideado un método que incorpora los conocimientos actuales en el análisis matemático para penetrar en la gran complejidad de este tipo de situaciones.

Los investigadores tomaron las 14 proteínas y crearon una herramienta matemática que fue capaz de incorporar la totalidad sus interacciones y los límites de éstas, lo que era probable y/o posible en esa red de estas proteínas.

Esto permitió un rápido y preciso análisis de las probabilidades de interacciones entre cada una de las 14 proteínas.

Los investigadores ahora utilizarán su nueva técnica para examinar la red de las proteínas que hay detrás del desarrollo del cáncer de mama.

Pero también se busca la forma en que la herramienta podría ser utilizada en las ciencias sociales, para obtener una enorme cantidad de datos de redes sociales como Facebook, que ayudarían a comprender las interacciones y relaciones de la sociedad en su conjunto.

Fuente: Universidad de Warwick.