Presentamos una metodología novedosa para el análisis de la vía del receptor VEGF basada en redes neuronales gráficas multi-modales MGNN que integra datos de expresión génica, redes de interacción proteica y metadatos clínicos. Nuestro enfoque demuestra, en escenarios de prueba, mejoras sustanciales en rendimiento y precisión con respecto a métodos tradicionales, con un aumento reportado de hasta 10 veces en throughput y mejoras significativas en exactitud. Esta propuesta responde a la necesidad de análisis rápidos y holísticos de cascadas de señalización complejas en investigación oncológica y descubrimiento de fármacos, con potencial para acelerar el desarrollo terapéutico y la medicina personalizada.

Introducción: El factor de crecimiento endotelial vascular VEGF y sus receptores son determinantes en la angiogénesis y están implicados en múltiples patologías, especialmente en el cáncer. Comprender las rutas de señalización posteriores a la activación del receptor es clave para diseñar terapias dirigidas. Los métodos actuales suelen ser laboriosos, fragmentados y lentos. Proponemos un marco MGNN capaz de integrar múltiples modalidades de datos para ofrecer una visión integral de la señalización VEGF y predecir estados de activación, sensibilidad a fármacos y progresión de la enfermedad.

Metodología: Recolección y preprocesado: utilizamos datos RNA-seq de repositorios públicos como TCGA y GEO, normalizados y corregidos por lote mediante ComBat. Las redes de interacción proteína-proteína se construyen a partir de bases de datos curadas y minería bibliográfica asistida por NLP. Los metadatos clínicos incluyen demografía, historial terapéutico y resultados. Arquitectura MGNN: cada proteína del mapa VEGF es un nodo con características que combinan niveles de expresión génica, abundancias proteicas cuando están disponibles y anotaciones funcionales. Las interacciones físicas y funcionales entre proteínas se modelan como aristas con pesos derivados de la confianza en las bases PPI. Para la integración multimodal diseñamos un módulo de atención multimodal MMAN que aprende la importancia relativa de cada fuente de datos por nodo. Capas convolucionales gráficas (GCN) propagan información y generan embeddings de nodo que capturan el contexto de señalización.

Entrenamiento y evaluación: Se emplea una función de coste compuesta por pérdida de clasificación tipo entropía cruzada para predecir estados de activación del pathway y regularización L2 para evitar sobreajuste. La optimización se realiza con Adam a tasa de aprendizaje establecida y tamaño de lote ajustado al conjunto. Se evalúa con métricas AUC, accuracy, precision, recall y F1-score, aplicando validación cruzada k-fold para garantizar robustez.

Formulación matemática simplificada: El embedding de nodos se obtiene mediante GCN que toma la matriz de características iniciales X y la matriz de adyacencia A, produciendo embeddings H = GCN(X,A). El MMAN calcula un vector de atención por nodo que combina pesos provenientes de las tres modalidades: expresión, PPI y clínica, mediante un mapeo lineal aprendible y una función de activación para normalizar las importancias. La representación final de cada nodo es el embedding GCN ponderado por la atención multimodal, y sobre estas representaciones se realiza la clasificación del estado de la vía y la predicción de sensibilidad a fármacos.

Diseño experimental: Como caso de estudio se emplea el dataset TCGA-LUAD (adenocarcinoma pulmonar). Para validar las predicciones del MGNN implementamos simulaciones in silico basadas en modelos mecanísticos ODE que representan actividades de quinasas, fosfatasas y procesos de transcripción/traducción. Integramos las predicciones del MGNN con la simulación mediante análisis de sensibilidad para identificar escenarios en los que las predicciones de la red conducen a dinámicas divergentes y corregir calibraciones.

Resultados esperados y repercusión: Anticipamos un marco MGNN robusto capaz de predecir estados de activación del receptor VEGF y correlacionarlos con respuesta a fármacos y progresión clínica. Las aplicaciones prácticas incluyen aceleración del descubrimiento de fármacos mediante la identificación priorizada de dianas, generación de estrategias de medicina personalizada basadas en perfiles de señalización y una comprensión más completa del papel de VEGF en la progresión tumoral. El marco se ha diseñado para generalizarse a otras vías de señalización y facilitar la transición a entornos traslacionales.

Validación y reproducibilidad: La verificación combina validación experimental con comparación frente a simulaciones mecanicistas ODE y procedimientos estadísticos rigurosos. La validación cruzada y la disponibilidad pública del código y datos garantizan reproducibilidad y transparencia del trabajo.

Contribuciones técnicas: La combinación de GCN, el mecanismo MMAN para ponderación dinámica de modalidades y el acoplamiento con simulaciones ODE constituye una contribución técnica relevante. El enfoque multimodal permite capturar interacciones complejas entre expresión génica, topología de la red proteica y contexto clínico, superando limitaciones de métodos que tratan cada fuente de datos de forma aislada.

Direcciones futuras: Extender el MGNN para incorporar dinámicas temporales con series temporales de expresión y datos de una sola célula, integrar agentes IA para análisis interactivo y explicabilidad, y desarrollar herramientas de interpretación que identifiquen los drivers clave de activación de la vía. Estas mejoras potenciarán aplicaciones en medicina de precisión y en la optimización de ensayos clínicos.

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Conclusión: El análisis automatizado de la vía del receptor VEGF mediante redes neuronales gráficas multi-modales representa un avance prometedor para la investigación oncológica y el descubrimiento de fármacos. Al integrar datos moleculares y clínicos con modelos de aprendizaje profundo y simulaciones mecanicistas, proponemos una plataforma con alto potencial de impacto traslacional. Si desea explorar cómo integrar estas tecnologías en su organización o desarrollar una solución a medida que incorpore modelos MGNN, IA y pipelines de datos seguros, Q2BSTUDIO ofrece experiencia técnica y servicios completos para convertir investigación avanzada en productos operativos. Para proyectos centrados en aplicabilidad de inteligencia artificial y estrategias de IA empresarial visite nuestra página de soluciones de inteligencia artificial y descubra cómo podemos ayudar a su equipo a implementar IA de forma responsable y efectiva.