RAREGenomics ha desarrollado un algoritmo bioinformático para predecir nuevos genes asociados a enfermedades genéticas. Este algoritmo se basa en la Biología de Sistemas y la teoría de redes para estudiar qué tipo de conexiones tienen entre sí los genes implicados en una patología y aprender de esta información cómo captar nuevas asociaciones. Nuestro algoritmo es único en el sentido de que es capaz de adaptarse a las particularidades de cada patología, tanto funcionales como de conocimiento acumulado, para optimizar la búsqueda de nuevos genes candidatos. Partimos de 33 fuentes de información funcional agrupadas en 13 áreas del conocimiento que hemos modelado en forma de redes de interacciones. Una comparación con los principales métodos existentes para 91 patologías sitúa nuestro algoritmo en una buena herramienta, sobre todo para captar los genes menos esperados.

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Figura 1. Translational Bioinformatics Lab. https://www.translationalbioinformaticslab.es/tblab-home-page/tools/glowgenesEste enlace se abrirá en una ventana nueva.