Resumen

Presentamos un marco novedoso para el modelado predictivo de la desregulación de la vía PI3K/AKT/mTOR en cáncer mediante la integración multimodal de datos. El enfoque combina transcriptómica RNA-seq, perfiles de fosfoproteómica y datos de imagen celular de alto contenido, fusionados mediante procesamiento hiperdimensional para generar un indicador unificado de actividad de la vía denominado HyperScore. Este indicador busca mejorar la detección temprana de disrupciones en la señalización, aumentar la precisión pronóstica y facilitar la personalización terapéutica frente a métodos basados en una sola modalidad.

Introducción

La vía PI3K/AKT/mTOR regula crecimiento, proliferación, supervivencia y metabolismo celular. Su desregulación es un motor frecuente de tumorogénesis y resistencia a tratamientos. Los diagnósticos actuales suelen apoyarse en datos aislados como expresión génica o niveles de fosforilación, lo que aporta una visión incompleta. Por ello proponemos HyperPI3K, una solución que integra múltiples fuentes de información para capturar la dinámica compleja y no lineal de la señalización celular.

Metodología propuesta

HyperPI3K consiste en módulos encadenados: ingestión y normalización multimodal, descomposición semántica y estructural, canal de evaluación multilayer con motores de consistencia lógica, verificación de fórmulas y código, análisis de novedad e impacto, bucle de autoevaluación meta, fusión de puntuaciones y ajuste de pesos, y finalmente un lazo humano-AI para aprendizaje activo. La fusión se realiza usando procesamiento hiperdimensional para transformar cada modalidad en representaciones ricas y combinables, manteniendo trazabilidad y permitiendo interpretabilidad relativa mediante submódulos lógicos.

Componentes de datos

Entrada 1 Transcriptómica RNA-seq: cuantifica transcripciones relevantes para componentes de la vía. Entrada 2 Fosfoproteómica: mide estados de activación de quinasas y sustratos clave. Entrada 3 Imágenes celulares HCS: aporta fenotipos morfológicos y patrones de localización proteica. Cada flujo se somete a preprocesado específico: alineamiento y normalización para RNA-seq, identificación y cuantificación con filtros estrictos para fosfoproteómica, y segmentación más extracción de características morfológicas y texturales para HCS.

HyperScore y arquitectura de evaluación

HyperScore sintetiza métricas de consistencia lógica, originalidad de patrones, previsión de impacto, reproducibilidad y un metaindicador de autoevaluación. Estas subpuntuaciones se transforman mediante funciones logarítmicas, ajustes beta, desplazamientos de sesgo, funciones sigmoide y potenciación priorizada antes de escalar a una puntuación final interpretable. Un lazo iterativo meta permite recalibrar pesos y transformar la influencia de cada modalidad según performance y retroalimentación clínica.

Diseño experimental

Se propone un conjunto de pruebas con datos públicos y curados. Fuente principal RNA-seq: cohortes públicas como TCGA centradas en cáncer de mama. Fosfoproteómica: datos de espectrometría de masas con cuantificación de sitios fosforilados. Imágenes: colecciones locales de HCS de líneas tumorales. División de datos 70% entrenamiento 15% validación 15% test. Métricas AUROC, precisión, recall, F1 y análisis de supervivencia mediante regresión de Cox para evaluar valor pronóstico del HyperScore frente a biomarcadores unimodales.

Verificación y robustez

La arquitectura incluye un Motor de Consistencia Lógica que valida coherencia causal entre observaciones, un Sandbox de verificación de fórmulas y código para reproducibilidad, y análisis de novedad e impacto para priorizar hallazgos clínicamente relevantes. Además se contempla validación externa con cohortes independientes y pruebas de sensibilidad para asegurar estabilidad frente a ruido experimental.

Resultados esperados y aplicaciones prácticas

Se espera que HyperPI3K mejore la detección de patrones sutiles de desregulación y ofrezca mejor discriminación pronóstica que modelos basados en una sola fuente. Aplicaciones a corto plazo incluyen soporte a la selección de terapias dirigidas en oncología de precisión y herramientas de decisión clínica integrables en plataformas hospitalarias. A medio plazo la metodología puede ampliarse a otros tumores con desregulación de PI3K/AKT/mTOR e incorporar mutaciones somáticas y variables clínicas. A largo plazo proponemos su uso en gemelos digitales que simulen respuesta a tratamiento y permitan optimizar regímenes terapéuticos.

Contribución técnica

El principal aporte es la demostración de una fusión efectiva de datos dispares mediante procesamiento hiperdimensional aplicada a señalización celular, junto a un esquema de evaluación multicapas que incorpora criterios de novedad y reproducibilidad más allá de la mera predicción. Además el lazo humano-AI asegura adaptación clínica y gobernanza del sistema.

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Conclusión

La integración multimodal y el uso de procesamiento hiperdimensional proporcionan una vía prometedora para modelar la complejidad de la señalización PI3K/AKT/mTOR. HyperPI3K representa un marco robusto para mejorar la precisión diagnóstica y pronóstica, y con el apoyo de Q2BSTUDIO puede transitar desde investigación hasta soluciones de producción que impulsen la medicina personalizada y la toma de decisiones clínicas basada en datos.