Inteligencia artificial avanzada en la investigación de piARN y proteínas similares a las PIWI: una revisión sistemática de redes neuronales recurrentes, memoria a corto plazo prolongada y técnicas computacionales emergentes

Abstract

Introduction. PIWI-interacting RNAs are small and non-coding RNAs involved in gene regulation and transposable element repression, emerging as critical biomarkers and therapeutic targets in oncology. Advances in artificial intelligence, such as recurrent neural networks, long short-term memory networks, and graph convolutional networks, offer significant improvements in PIWI-interacting RNA detection.Objectives. To evaluate the performance of artificial intelligence models, including recurrent neural networks, long short-term memory, and graph convolutional networks, in detecting PIWI-interacting RNAs and assessing their implications for cancer diagnostics and prognosis.Materials and methods. A systematic review of 24 studies was conducted across PubMed, ScienceDirect, Scopus, and Web of Science, focusing on artificial intelligence-based approaches for PIWI-interacting RNA detection. Inclusion criteria were original articles published in English or Spanish using artificial intelligence models in clinical or experimental settings. Performance metrics such as accuracy, sensitivity, and specificity were analyzed.Results. Long short-term memory models achieved the highest overall accuracy (92.3%), followed by graph convolutional networks (91.4%), support vector machines (88%), and recurrent neural networks (85.7%). Sensitivity and specificity were also highest in long short-term memory (94% and 91%, respectively). Graph convolutional networks showed superior performance in identifying PIWI-interacting RNA-disease associations with complex datasets. Support vector machine models were effective in smaller datasets but exhibited scalability limitations.Conclusion. Artificial intelligence models, especially long short-term memory and graph convolutional networks, significantly enhance PIWI-interacting RNA detection, supporting their application in cancer diagnostics and personalized medicine. Future studies should refine these models, address dataset biases, and explore their integration into clinical workflows.Introducción. Los ARN que interactúan con las proteínas PIWI (P-element-Induced Wimpy Testis), son pequeños ARN no codificantes involucrados en la regulación génica y la represión de los transposones o “genes saltarines”. Por esta razón, son de interés como biomarcadores prometedores y como blancos terapéuticos en oncología. Los avances en inteligencia artificial, como redes neuronales recurrentes, modelos de memoria a corto plazo prolongada, y redes convolucionales gráficas, ofrecen mejoras significativas en la detección del ARN asociado con las proteínas PIWI.Objetivo. Evaluar el desempeño de modelos de inteligencia artificial, como redes neuronales recurrentes, memoria a corto plazo prolongada y redes convolucionales gráficas, en la detección del ARN asociado con proteínas PIWI, y sus implicaciones en el diagnóstico y el pronóstico del cáncer.Materiales y métodos. Se revisaron 24 estudios obtenidos de PubMed, ScienceDirect, Scopus y Web of Science, enfocados en tratar sobre inteligencia artificial encaminada a detectar ARN asociado con proteínas PIWI. Se incluyeron artículos originales en inglés o español, en los que se usaron modelos de inteligencia artificial en contextos clínicos o experimentales. Se analizó su desempeño mediante medidas de precisión, sensibilidad y especificidad. [métricas: cf. https://dle.rae.es/m%C3%A9trico?m=form]Resultados. Los modelos de memoria a corto plazo prolongada lograron la mayor precisión general (92,3 %), seguidos por las redes convolucionales gráficas (91,4 %), máquinas de vectores de soporte (88 %) y redes neuronales recurrentes (85,7%). La sensibilidad (94 %) y la especificidad (91 %) también fueron más altas en los de memoria a corto plazo prolongada. Los modelos de redes convolucionales gráficas mostraron un desempeño superior en la detección de asociaciones entre ARN que interactúa con proteínas PIWI y el desarrollo de enfermedad, mediante bases complejas de datos. Los modelos de máquinas de vectores de soporte fueron eficaces con bases de datos más pequeñas, aunque con limitaciones de escalabilidad.Conclusión. Los modelos de inteligencia artificial, especialmente los de memoria a corto plazo prolongada y las de redes convolucionales gráficas, mejoran significativamente la detección de ARN que interactúan con las proteínas PIWI, lo que respalda su utilización en el diagnóstico del cáncer y la medicina personalizada. Los estudios futuros deben refinar estos modelos, abordar sesgos asociados con los datos y explorar su integración en los flujos de trabajo clínicos