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IBM anunció hoy que los investigadores de la
State University of New York (SUNY) en Buffalo están utilizando tecnología
analítica de IBM para estudiar más de 2,000 factores genéticos y
ambientales que pueden contribuir a los síntomas de la esclerosis múltiple.
La esclerosis múltiple es una enfermedad
debilitante y compleja cuya causa se desconoce. No hay dos personas que
compartan los mismos síntomas exactos, y los síntomas individuales pueden
empeorar en forma inesperada,” comentó el Dr. Murali Ramanathan,
Investigador Principal en SUNY Buffalo. “Identificar algunas tendencias
comunes en cantidades masivas de datos de esclerosis múltiple es una tarea
monumental que se parece mucho a tratar de darle con una bala a otra bala
disparada al cielo. El análisis de IBM ayuda a nuestros investigadores a
afinar la puntería y a relacionar la velocidad del análisis con la tasa de
datos que entran en nuestros sistemas. Nuestro objetivo es desmitificar por
qué la enfermedad avanza más rápidamente en algunos pacientes y llevar ese
conocimiento a nuestros investigadores, para que puedan encontrar nuevos
tratamientos.
”Como parte de la iniciativa, los
investigadores aprovecharán la tecnología analítica de IBM para desarrollar
algoritmos para Big Data que contienen conjuntos de datos genómicos para
descubrir factores críticos que aceleran el avance de la enfermedad en
pacientes de esclerosis múltiple. Las conclusiones de la investigación se
compartirán con cientos de médicos con el objetivo de personalizar los
tratamientos individuales y así retrasar la lesión cerebral, la discapacidad
física y los daños cognitivos causados por la esclerosis múltiple.
Utilizando la tecnología analítica de IBM,
los investigadores de SUNY Buffalo por primera vez pueden explorar datos
clínicos y de pacientes para encontrar tendencias ocultas entre pacientes
de esclerosis múltiple analizando factores como género, geografía,
etnicidad, dieta, ejercicio, exposición al sol y condiciones laborales y de
vida. Los datos denominados Big Data, que incluyen historias clínicas,
resultados de laboratorio, resonancias magnético-nucleares y encuestas de
pacientes, llegan en distintos formatos y tamaño, y obligan a los
investigadores a dedicar días a convertirlos en datos más manejables para
poder analizarlos.
Utilizando un appliance de análisis IBM
Netezza con software del asociado de negocio de IBM Revolution Analytics,
los investigadores ahora pueden analizar todos los datos dispares en
cuestión de minutos en lugar de días, sin importar su tipo o tamaño. La
tecnología consume y analiza automáticamente los datos y permite que los
resultados queden a disposición para un análisis ulterior. Como resultado,
los investigadores ahora pueden dedicar su tiempo a analizar tendencias en
lugar de manejar datos.
La esclerosis múltiple es una enfermedad
neurológica que no tiene cura. Las causas de la enfermedad se atribuyen a
una combinación de factores genéticos, ambientales, infecciosos y
autoinmunes que dificultan el tratamiento. Según la National Multiple
Sclerosis Society, hay aproximadamente 400,000 personas que padecen esta
dolencia en EEUU, y son 200 los casos que se diagnostican por semana. En el
mundo, se estima que la esclerosis múltiple afecta a más de 2.1 millones de
personas.
Desde 2007, los investigadores de SUNY
Buffalo están a la vanguardia del estudio de datos clínicos e históricos de
pacientes de esclerosis múltiple para identificar factores genéticos y
ambientales que contribuyen al riesgo de padecer la enfermedad. Los
investigadores están estudiando distintos grupos etarios para ver por qué
la enfermedad aparece en forma temprana en algunos niños y por qué las
personas a las que se les diagnostica más tarde en la vida tienden a tener
un curso más agresivo que afecta su capacidad de caminar. También están
indagando por qué la esclerosis múltiple es más común en las latitudes
norte y menos común más cerca del ecuador, cuestionando el papel que
desempeña en la enfermedad la existencia o la falta de luz solar.
“Las organizaciones que obtienen
conocimientos de big data y los aplican a enfermedades generalizadas como
la esclerosis múltiple tienen el potencial de cambiar significativamente la
forma en que los pacientes reciben tratamiento,” comentó Dan Pelino,
gerente general de salud y ciencias de vida en IBM. “El trabajo que
desarrolla SUNY Buffalo es un ejemplo excelente de cómo los clientes de IBM
literalmente están cambiando el mundo con análisis de big data, desde
avances en investigación médica hasta generar energía limpia y dar a los
clientes lo que desean antes de que sepan que lo desean.”
Los appliances IBM Netezza son sistemas
optimizados basados en tecnología IBM BladeCenter que puede analizar
petabytes de datos mucho más rápido que las opciones de la competencia, y a
un costo total de propiedad mucho menor. A diferencia de los appliances de
la competencia, Netezza puede comenzar a funcionar en minutos en lugar de
días o semanas.
CRÓNICA.com.mx
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