Autor: Agencia EFE

Entrenan una lA que predice la actividad interna de las células
Entrenan una lA que predice la actividad interna de las células [TENDENCIAS]a inteligencia artifiL cial está cambiando la investigación en los laboratorios de biología y biomedicina. Ahora, unequipo científico ha logrado crear un nuevo sistema capaz de predecir el funcionamiento interno de las células, lo que podría influiren la comprensión del cáncer y otras enfermedades.
Esta nueva inteligencia artificial (IA) trabaja de los manera semejante a 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 aplicar esas 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 humano sano. Detrás de esta nueva IA hay cientí-del Programa de Genómica Matemática en la citada universidad.
En los últimos años, la acumulación de cantidades masivas de datos de células y modelos de IA potentes, como AlphaFold de Google o ESMFold de Meta, diseñados para revelar la estructura de las proteínas, están empezando a transformar la biología en una ciencia más predictiva. Para avanzar en este su campo, Rabadán y equipo diseñaron la nueva IA para predecir qué genes están activos en cé lulas concretas. Esta información sobre la expresión génica -proceso por el que se obtienen protefnasa partir de genespuede indicar la identidad de la célula y cómo realiza sus funciones. “La expresión es como el 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 expresan en cada célula”, explica a EFE Rabadán.
OSE BUSCA ENTENDER CÓMO SE IDENTIFICA LA CÉLULA Y DE QUÉ MANERA REALIZA DIVERSAS FUNCIONES. ficos de la Universidad de el algoritmo es público, mores de cerebro, linfoColumbia, Estados Uniestá a disposición de toda mas, entre otros). Las dos, liderados por el espala comunidad científica. aplicaciones son enorñol Raúl Rabadán, exper“Estamos trabajando muy mes”, recalca el investigato en biología de sistemas activamente en la siguiendor. y genómica de cáncer. te versión de GET 2.0”. Las herramientas traLos detalles de GET (si“GET es el principio, dicionales de investigaglas en inglés de transformi grupo en Columbia esción en biología son buemador general de expretá ahora expandiendo el nas para revelar cómo las sión génica) se publicaron método a más de 50 micélulas realizan su trabarecientemente en la revisllones de células, y con jo o reaccionan ante las ta Nature y, tal y como aplicaciones en el estudio perturbaciones, pero no confirma a EFE Rabadán, de distintos cánceres (tupueden predecir cómofuncionan las células o cómo responderían ante un cambio, como una mutación cancerígena. “Tener la capacidad de predecir con exactitud las actividades de una célula nuestra transformaría comprensión de los procesos biológicos fundamentales”, afirma en un comunicado de Columbia el investigador, director. Su utilización podría entregar información sobre cómo operan enfermedades como el cáncer, entre otras. [TENDENCIAS] SHUTTERSTOCK