Entrenan una lA que predice la actividad interna de las células
Entrenan una lA que predice la actividad interna de las células predice la actividad interna de las células Suutilización podría entregar información sobre cómo operan enfermedades como el cáncer, entre otras. enfermedades como el cáncer, entre otras. Agencia EFE a inteligencia artifiL cial está cambiando la investigación en los laboratorios de biología y biomedicina. Ahora, un equipo científico ha logrado crear un nuevo sistema capaz de predecir el funcionamiento interno de las células, lo que podría influir en la comprensión del cáncer y otras enfermedades.
Esta nueva inteligencia artificial (1A) trabaja de manera semejante a los modelos de lenguaje, como ChatGPT, que utilizan un conjunto de datos de entrenamiento para identificar las pautas subyacentes -la gramática del lenguaje y en el nuevo caso los estados y mecanismos celulares-, y luego aplicaresas reglas inferidas a nuevas situaciones.
Para esta ocasión, se ha entrando a un modelo de aprendizaje profundo, denominado GET, con datos de más de 1,3 millones de células de 213 tipos obtenidas de tejido hutipos obtenidas de tejido hutipos obtenidas de tejido huSe está expandiendo el método a 50 millones de células y con aplicación a estudios de cánceres. estudios de cánceres. estudios de cánceres. estudios de cánceres. estudios de cánceres. estudios de cánceres. RÁUL RABADÁN U, DE COLUMBIA mano sano.
Detrás de esta nueva A hay científicos de la Universidad de Columbia, Estados Unidos, liderados porel español Raúl Rabadán, experto en biología de sistemas y genómica de cáncer, Los detalles de GET (siglas en inglés de transformador general de expresión génica) se publicaron recientemente en la revista Nature y, tal y como confirma a EFE Rabadán, el algoritmo es público, está a disposición de toda la comunidad científica. "Estamos trabajando muy activamente en la siguiente versión de GET2.0". "GET es el principio, mi grupoen Columbia está ahogrupoen Columbia está ahora expandiendo el método a más de 50 millones de cólulas, y con aplicaciones en el estudio de distintos cánceres (tumores de cerebro, linfomas, entre otros). Las aplicacionesson enormes", recalca el investigador.
Las herramientas tradicionales de investigación en biología son buenas para revelar cómo las células realizan su trabajo o reaccionan ante las perturbaciones, pero no pueden predecir cómo funcionan las células ocómo responderían ante un cambio, como una mutación cancerígena. "Tener la capacidad de predecir con exactitud las actividades de unacélula transformaría nuestra compren: sión de los procesos biológicos fundamentales", afirma en un comunicado de Columbia el investigador, director del Programa de Genómica Matemática en la citada universidad.
Enlos últimosaños, la acumulación de cantidades masivas de datos de células y modelos delA potentes, como Al delos delA potentes, como Al delos delA potentes, como Al Se busca entender cómo se identifica la célula y de qué manera realiza diversas funciones.
Se busca entender cómo se identifica la célula y de qué manera realiza diversas funciones. phaFold de Google o ESMFold de Meta, diseñados para revelara estructura de las protefnas, estánempezando a transformar la biología en una ciencia más predictiva. Para avanzar en esteca po, Rabadán y su equipo señaron la nueva IA para señaron la nueva IA para señaron la nueva IA para predecir qué genes están activosen células concretas.
Esta información sobre la expresión génica -proceso por el que se obtienen proteínas a partir de genes-puedeindicarla identidad de la célula y volumen de cada gen, unos están apagados y otros se expresan mucho; hay genes que se expresan mucho en una célula y poco en otra.
Lo que GET aprende es la "gramática" de qué genes se excómo realiza sus funciones. "La expresión es como el presan en cada célula", explica a EFE Rabadán. ca a EFE Rabadán. ca a EFE Rabadán. ca a EFE Rabadán. ca a EFE Rabadán. ca a EFE Rabadán. ca a EFE Rabadán. ca a EFE Rabadán. ca a EFE Rabadán..