A prestixiosa revista Journal of Integrative Bioinformatics acaba de publicar un artigo que actualiza o innovador método de rexistro e análise de relacións de parantesco realizado polo Instituto de Investigación Sanitaria de Santiago (IDIS) e a Universidade de Vigo (UVigo). Os seus autores, responsables tamén do proxecto inicial, Fcodes: A straightforward algorithm for kinships encoding, son os investigadores Daniel Pérez-Rodríguez, da UVigo; Roberto C. Agís-Balboa, do grupo de Investigación Traslacional en Enfermidades Neurolóxicas (ITEN) do IDIS, e Hugo López-Fernández, profesor de Informática na UVigo.
Esta actualización mellora aínda máis as funcionalidades do algoritmo Fcodes, unha ferramenta que contribuíu a simplificar e axilizar o rexistro e análise de relacións de parentesco, ofrecendo unha alternativa aos sistemas tradicionais –como o Ahnentafel ou o Register System– que resultaban complexos e pouco flexibles para incorporar relacións horizontais e datos non estruturados.
“A metodoloxía Fcodes caracterízase pola súa claridade, eficiencia e facilidade de implementación tanto de forma manual (usando unicamente papel e lapis) como en contornas dixitais”, explica Roberto C. Agís-Balboa, investigador do IDIS e un dos autores do proxecto. “A simplicidade do algoritmo Fcodes faino tan intuitivo que calquera persoa, sen necesidade de coñecementos técnicos, pode codificar a estrutura da súa propia familia de forma sinxela, evitando así que ese coñecemento se perda”, engade o Dr. Agís-Balboa.
Da idea orixinal a unha solución integral
O artigo orixinal describía en detalle a lenda e a nomenclatura do sistema Fcodes, explicando como asignar códigos a cada vínculo familiar e calcular, por exemplo, o coeficiente de endogamia a partir de pares de Fcodes. Desenvolveuse, ademais, unha interfaz de liña de comandos (CLI) en Python que permitía xestionar arquivos de datos xenealóxicos (Fdata), xerar árbores familiares e producir informes interactivos.
A actualización amplía estas capacidades ao integrar novas funcionalidades que responden ás necesidades actuais de investigadores e profesionais, como F-Tree GUI, unha interfaz gráfica de usuario, de código libre, que facilita a xestión, visualización e manipulación de datos xenealóxicos. F-Tree permite crear familias e importalas desde formatos Fdata, TSV ou SQLite, construír árbores xenealógicas en PDF e elaborar informes detallados, promovendo a transparencia e a interoperabilidade baixo os principios FAIR.
Así mesmo, integráronse Modelos de Linguaxe (LLMs). Usouse intelixencia artificial para inferir automaticamente relacións familiares a partir de textos narrativos usando o algoritmo Fcode. Empregáronse os modelos ChatGPT-4ou e Gemini Advanced 1.5 Prol para extraer parentescos de extractos de La Regenta (Leopoldo Alas Clarín), da biografía de Marie Curie e mesmo dunha pasaxe da Biblia, e un 90 % dos parentescos extraídos foron correctos.
“Estas probas demostraron que a combinación entre a IA e os Fcodes ten un notable potencial para extraer e codificar vínculos complexos, abrindo novas perspectivas en áreas como a antropoloxía, a socioloxía, a xenética e a saúde mental”, explica o Dr. Daniel Pérez-Rodríguez, da Universidade de Vigo e primeiro autor do traballo.
Impacto e proxección
A consolidación de Fcodes como un sistema versátil e accesible marca un fito na análise de estruturas familiares. Ao combinar métodos tradicionais con ferramentas computacionais avanzadas, este marco integral permite a investigadores de diversas disciplinas xestionar grandes volumes de datos xenealóxicos de maneira eficiente e automatizada.
“A sinxeleza do algoritmo Fcode permite, a calquera persoa, acceder a unha metodoloxía eficaz para preservar a súa información familiar. Isto posibilita o desenvolvemento de proxectos antropolóxicos e etnográficos orientados á recompilación, xeración, preservación e análise dos devanditos datos, especialmente en comunidades tradicionais.”, explica o Dr. Hugo López-Fernández, último asinante do traballo e profesor da Universidade de Vigo. Ademais, o estudo das estruturas familiares resulta fundamental na investigación das enfermidades mentais, xa que as redes de apoio social xogan un papel crucial na súa aparición e desenvolvemento.
A evolución do proxecto destaca a sinerxía entre innovación tecnolóxica e métodos clásicos, facilitando a análise de relacións en contextos tan variados como estudos históricos, rexistros médicos e análises sociolóxicas.
Referencia: Fcodes Update: A Comprehensive Framework for Kinship Encoding with the F-Tree GUI and LLM-Based Family Relationship Inference (Publicado en Journal of Integrative Bioinformatics)
