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Cient\u00edficos del St John\u2019s College de la Universidad de Cambridge han descubierto que un grupo de potentes algoritmos pueden predecir el lenguaje biol\u00f3gico del c\u00e1ncer y de enfermedades neurodegenerativas como el Alzheimer, seg\u00fan informan en un art\u00edculo publicado en PNAS.<\/p>\n
Introdujeron en un modelo inform\u00e1tico enormes cantidades de datos acumulados durante d\u00e9cadas de investigaci\u00f3n, y comprobaron que la Inteligencia Artificial pod\u00eda hacer descubrimientos m\u00e1s avanzados que los conseguidos por los seres humanos.<\/p>\n
Observaron que poderosos algoritmos similares a los utilizados por Netflix, Amazon y Facebook pueden, no solo descifrar el lenguaje biol\u00f3gico que desencadena enfermedades cruciales para la vida humana, sino tambi\u00e9n indicar c\u00f3mo corregir los errores gramaticales dentro de las c\u00e9lulas que causan enfermedades.<\/p>\n
Comprobaron que la IA pod\u00eda aprender por s\u00ed misma lo que la ciencia ha asimilado despu\u00e9s de d\u00e9cadas de investigaci\u00f3n, confirmando as\u00ed que ser\u00e1 capaz tambi\u00e9n de descubrir lo que todav\u00eda no sabemos del lenguaje de las prote\u00ednas que provoca enfermedades mortales en los seres humanos.<\/p>\n
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Agregados y condensados de prote\u00ednas<\/p>\n
Las prote\u00ednas regulan buena parte del funcionamiento de nuestro cuerpo humano y representan casi el 20 por ciento del peso de una persona. Aunque son constituyentes qu\u00edmicos fundamentales e imprescindibles de nuestro organismo, los cient\u00edficos todav\u00eda no conocen la funci\u00f3n de muchas de ellas.<\/p>\n
Alzheimer, Parkinson y Huntington son tres de las enfermedades neurodegenerativas m\u00e1s comunes, pero los cient\u00edficos creen que hay varios cientos de enfermedades m\u00e1s de este tipo vinculadas a procesos proteicos.<\/p>\n
En la enfermedad de Alzheimer, que afecta a 50 millones de personas en todo el mundo, las prote\u00ednas se descolocan, forman grupos y destruyen las c\u00e9lulas nerviosas sanas. Un cerebro sano elimina eficazmente estas masas de prote\u00ednas potencialmente peligrosas, conocidas como agregados.<\/p>\n
Si embargo, algunas prote\u00ednas descolocadas, ocasionalmente forman gotitas l\u00edquidas de prote\u00ednas, llamadas condensados biomoleculares, \u200b\u200bque no tienen membrana y se fusionan libremente entre s\u00ed.<\/p>\n
A diferencia de los agregados de prote\u00ednas, que son irreversibles, los condensados biomoleculares \u200b\u200bde prote\u00ednas pueden deformarse y desencadenar enfermedades como el c\u00e1ncer.<\/p>\n
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La IA al rescate<\/p>\n
Para estudiar a fondo el lenguaje de las prote\u00ednas, los investigadores programaron un sistema de IA basado en redes neuronales, formadas por grupos interconectados de nodos inform\u00e1ticos similares a la vasta red de neuronas presentes en un cerebro biol\u00f3gico.<\/p>\n
La autora principal de esta investigaci\u00f3n, Kadi Liis Saar, explica al respecto en un comunicado, \u201cle pedimos espec\u00edficamente que aprendiera el lenguaje de los condensados biomoleculares que cambian de forma (gotitas de prote\u00ednas que se encuentran en las c\u00e9lulas), que los cient\u00edficos necesitan entender para descifrar el lenguaje de la funci\u00f3n biol\u00f3gica y el mal funcionamiento que causa el c\u00e1ncer y las enfermedades neurodegenerativas como el Alzheimer\u00bb.<\/p>\n
Y a\u00f1ade: \u201calimentamos al algoritmo con todos los datos almacenados en las prote\u00ednas conocidas para que pudiera aprender y predecir el lenguaje de las prote\u00ednas de la misma manera que estos modelos inform\u00e1ticos aprenden sobre el lenguaje humano y c\u00f3mo WhatsApp sabe c\u00f3mo sugerir palabras para que las usemos.\u00bb<\/p>\n
\u201cEntonces pudimos preguntarle sobre la gram\u00e1tica espec\u00edfica que hace que solo algunas prote\u00ednas formen condensados \u200b\u200bdentro de las c\u00e9lulas. Es un problema muy desafiante y desbloquearlo nos ayudar\u00e1 a aprender las reglas del lenguaje de la enfermedad\u00bb, concluye.<\/p>\n
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Potencia tecnol\u00f3gica<\/p>\n
A tenor de este desarrollo, los investigadores piensan que un mayor uso del aprendizaje autom\u00e1tico podr\u00eda revolucionar la investigaci\u00f3n futura sobre el c\u00e1ncer y las enfermedades neurodegenerativas.<\/p>\n
A\u00f1aden que este eventual desarrollo puede conseguir descubrimientos m\u00e1s all\u00e1 de lo que los cient\u00edficos ya saben sobre las enfermedades y, potencialmente, incluso m\u00e1s all\u00e1 de lo que el cerebro humano puede entender sin la ayuda del aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n
\u201cEl aprendizaje autom\u00e1tico puede estar libre de las limitaciones de lo que los investigadores creen que son los objetivos de la exploraci\u00f3n cient\u00edfica: eso significar\u00eda que se encontrar\u00e1n nuevas conexiones que ni siquiera hemos concebido todav\u00eda. Es realmente muy emocionante\u00bb, concluye Saar.<\/p>\n
La red de IA desarrollada en este estudio se ha puesto a disposici\u00f3n de los investigadores de todo el mundo para permitir que m\u00e1s cient\u00edficos trabajen en los avances que puede aportar.<\/p>\n
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Referencia<\/p>\n
Learning the molecular grammar of protein condensates from sequence determinants and embeddings. Kadi L. Saar et al. PNAS April 13, 2021 118 (15) e2019053118. DOI:https:\/\/doi.org\/10.1073\/pnas.2019053118<\/p>\n
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Eduardo Mart\u00ednez de la Fe<\/p>\n
La IA descubre procesos biol\u00f3gicos que escapan al conocimiento humano<\/a><\/p><\/blockquote>\n