IA logra analizar genes sin necesidad de pruebas de laboratorio

Investigadores desarrollaron un modelo de inteligencia artificial capaz de interpretar funciones genéticas y detectar biomarcadores sin depender inicialmente de experimentos de laboratorio.

Un equipo de la Icahn School of Medicine at Mount Sinai presentó un modelo de inteligencia artificial denominado GSFM, diseñado para analizar cómo interactúan los genes dentro de las células humanas. La herramienta busca acelerar investigaciones biomédicas, detectar biomarcadores y ayudar en el desarrollo de nuevas terapias para distintas enfermedades.

IA analiza genes a partir de millones de investigaciones

El sistema fue publicado en la revista científica Patterns y entrenado con millones de agrupaciones génicas obtenidas de investigaciones previas y bases de datos de expresión genética.

El modelo funciona con una lógica similar a la utilizada por plataformas de inteligencia artificial como ChatGPT. En lugar de interpretar palabras y frases, la herramienta aprende cómo los genes cambian de comportamiento dependiendo del contexto biológico y celular.

Según explicó el profesor Avi Ma’ayan, director del Mount Sinai Center for Bioinformatics, los genes rara vez actúan de manera aislada y suelen participar en múltiples procesos celulares al mismo tiempo.

Cómo funciona el modelo GSFM

El modelo de base de conjuntos génicos, conocido como GSFM, fue entrenado para reconocer patrones en la forma en que los genes se agrupan e interactúan dentro de distintos entornos biológicos.

Durante el entrenamiento, los investigadores proporcionaban al sistema fragmentos incompletos de conjuntos génicos y la inteligencia artificial debía predecir las partes faltantes, un método comparable al armado de un rompecabezas.

Con el tiempo, la herramienta logró identificar relaciones entre genes y funciones biológicas incluso antes de que estas fueran comprobadas mediante experimentos tradicionales.

Los científicos evaluaron el desempeño utilizando investigaciones publicadas en diferentes periodos y comprobaron que el modelo podía anticipar descubrimientos futuros relacionados con genética y enfermedades.

IA podría acelerar diagnósticos y terapias

De acuerdo con los investigadores, el sistema podría facilitar la identificación de genes poco estudiados, detectar posibles biomarcadores y sugerir nuevas dianas terapéuticas para enfermedades complejas.

El modelo también ayudaría a interpretar datos obtenidos mediante tecnologías ómicas y análisis genéticos avanzados, mejorando la comprensión de procesos celulares y patologías humanas.

Los especialistas señalaron que GSFM destaca porque fue entrenado utilizando conjuntos génicos completos y no únicamente datos de expresión genética, lo que le permite integrar información procedente de diferentes enfermedades y métodos experimentales.

Buscan integrar IA genética con farmacología

El equipo científico planea combinar GSFM con otros modelos fundacionales de inteligencia artificial para ampliar sus capacidades en investigación biomédica.

Entre los próximos objetivos se encuentra integrar sistemas de lenguaje natural capaces de explicar funciones genéticas de manera automática y herramientas enfocadas en farmacología para predecir cómo interactúan los medicamentos con las células humanas.

Los investigadores consideran que esta tecnología podría convertirse en una plataforma clave para acelerar el desarrollo de terapias y mejorar el análisis de enfermedades en el futuro.

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