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 RÁUL RABADÁN U, DE COLUMBIASe está expandiendo el método a 50 millones de células y con aplicación a estudios de cánceres. ra 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 peante las perturbaciones, cómo ro no pueden predecirfuncionan las células ocómoun cam-responderían ante bio, como una mutación cancerígena.
“Tener la capacidad de predecir con exactitud las actividades de unacélula transformaría nuestra compren: sión de los procesos biológi-cos fundamentales”, afirmaen 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 Ala inteligencia artifiL cial está cambiando la investigación en los laboratorios de biología y un Ahora, biomedicina. equipo científico ha logradocrear un nuevo sistema ca-paz 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 modede los como lenguaje, 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 y mecanismos celulares-, infeluego aplicaresas reglas ridas a nuevas situaciones.
Para esta ocasión, se ha entrando a un modelo de aprendizaje profundo, denominado GET, con datos de más de de células de 213 1,3 millones tipos obtenidas de tejido hu-Se busca entender cómo se identifica la célula y de qué manera realiza diversas funciones. volumen de cada gen, unos predecir qué genes están acphaFold de Google o ESMFold están apagados y otros se extivosen células concretas. Esde Meta, diseñados para revepresan mucho; hay genes ta información sobre la exlara estructura de las protefque se expresan mucho en presión génica -proceso por nas, estánempezando a transuna célula y poco en otra.
Lo el que se obtienen proteínas formar la biología en una a partir de genes-puedeindiciencia más predictiva. que GET aprende es la “gramática” de qué genes se excarla identidad de la célula y Para avanzar en esteca presan en cada célula”, explipo, Rabadán y su equipo cómo realiza sus funciones. ca a EFE Rabadán. señaron la nueva IA para “La expresión es como elmano sano.
Detrás de esta nueva A hay científicos de laUniversidad de Columbia, Es-tados 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 Rabacomo confirma a EFE dán, el algoritmo es público, está a disposición de toda la comunidad científica. “Estamos trabajando muy activamente en la siguiente versión de GET2.0”. es el principio, mi “GET grupoen Columbia está aho-. Suutilización podría entregar información sobre cómo operan enfermedades como el cáncer, entre otras.