[es] En el campo de la investigación del cáncer, la construcción de bases de datos y modelos predictivos ha surgido como una herramienta de trabajo esencial. La característica distintiva del cáncer es la proliferación descontrolada de células anormales. Esto requiere investigar sus intrincados mecanismos de inicio y progresión, guiando las intervenciones terapéuticas. Abordar estos desafíos implica aprovechar los abundantes datos de diversos niveles, que abarcan genómica, proteómica, documentación clínica e imágenes. Estos datos pueden recopilarse y organizarse en bases de datos específicas, revelando relaciones biológicas, patrones y biomarcadores potenciales. Mientras tanto, con el avance de los modelos de aprendizaje automático, la combinación de diferentes niveles de información biológica y genética mejora la capacidad de predecir y evaluar el riesgo y pronóstico del cáncer de manera más precisa. Sin embargo, aunque actualmente existen algunas bases de datos sobre riesgo de cáncer y farmacogenómica, aún faltan bases de conocimientos para comparar y evaluar modelos de riesgo de cáncer, así como bases de datos para los efectos del tratamiento farmacológico basado en moléculas multiómicas. Para abordar esta brecha de investigación, nuestro grupo estableció la Base de Conocimientos del Modelo de Predicción de Riesgo de Cáncer (CRPMKB) y creamos la Base de Conocimientos de Eficacia del Tratamiento del Cáncer de Próstata (PCaTEKB). La creación de estas dos bases de datos, accesible a través de sitios web públicos, ha facilitado la investigación sobre la prevención del riesgo de cáncer, el tratamiento personalizado y los mecanismos del cáncer. También proporcionan recursos para el posterior desarrollo de modelos interpretables. En este trabajo también introducimos el algoritmo de Fusión de Información, Teoría de Perturbación y Aprendizaje Automático (IFPTML), para establecer modelos predictivos que integran varios tipos de entradas. Así en este trabajo se ha desarrollado un modelo IFPTML basado en datos de las bases ChEMBL y PCaTEKB. Este modelo está diseñado para predecir los resultados terapéuticos de medicamentos relacionados con el cáncer de próstata. Posteriormente, implementamos este modelo en el sitio web de PCaTEKB. Finalmente, discutimos la evolución de los principios FAIR, que han ido ganando terreno como paradigma de la gestión ética de datos en la investigación científica. Discutimos su incorporación a la legislación española, la extensión al software de investigación y la aplicación de los mismo a nuestra base de datos de conocimiento.

[gl] No ámbito da investigación sobre o cancro, a construción de bases de datos e modelos predictivos emerxeron como ferramentas importantes nas investigacións sobre o cancro. A marca distintiva do cancro é a proliferación descontrolada de células anormais. Isso exixe investigación sobre os seus intrincados mecanismos de inicio e progresión, guiando intervencións terapéuticas. Abordar estes desafíos implica aproveitar os abundantes datos de varios niveis, incluíndo xenómica, proteómica, documentación clínica e imaxes. Estes datos poden ser recollidos e organizados en bases de datos específicas, revelando relacións biolóxicas, patróns e biomarcadores potenciais. Ao mesmo tempo, co avance dos modelos de aprendizaxe automática, a combinación de diferentes niveis de información biolóxica e xenómica aumenta a capacidade de prever e avaliar con maior precisión o risco e o pronóstico do cancro. Non obstante, mentres existen actualmente algunhas bases de datos sobre o risco de cancro e farmacoxenómica, aínda falta bases de coñecemento para comparar e avaliar modelos de risco de cancro, así como bases de datos para os efectos do tratamento con medicamentos baseados en moléculas multiómicas. Para abordar esta fenda na investigación, o noso grupo estableceu a Base de Coñecemento do Modelo de Predición de Risco de Cancro (CRPMKB) e a Base de Coñecemento sobre a Eficacia do Tratamento do Cancro de Próstata (PCaTEKB). A creación destas dúas bases de datos, accesibles a través de sitios web públicos, facilitou a investigación sobre a prevención do risco de cancro, o tratamento personalizado e os mecanismos do cancro. Tamén fornecen recursos para o desenvolvemento posterior de modelos interpretables. O noso grupo tamén introduciu o algoritmo de Fusión de Información, Teoría de Perturbación e Aprendizaxe Automática (IFPTML), que pode establecer modelos predictivos que integran diferentes tipos de entradas. Polo tanto, o noso grupo desenvolveu o modelo IFPTML baseado en datos da base de datos ChEMBL e PCaTEKB. Este modelo está deseñado para prever os resultados terapéuticos de medicamentos relacionados co cancro de próstata. Posteriormente, despregamos este modelo no sitio web de PCaTEKB. Finalmente, discutimos a evolución dos principios FAIR, a súa incorporación na lexislación, a extensión ao software de investigación e a aplicación práctica nunha base de coñecemento.