Científics de St John ‘s College de la Universitat de Cambridge han descobert que un grup de potents algoritmes poden predir el llenguatge biològic de el càncer i de malalties neurodegeneratives com l’Alzheimer, segons informen en un article publicat a PNAS.
Van introduir en un model informàtic enormes quantitats de dades acumulades durant dècades d’investigació, i van comprovar que la Intel·ligència Artificial podia fer descobriments més avançats que els aconseguits pels éssers humans.
Van observar que poderosos algoritmes similars als utilitzats per Netflix, Amazon i Facebook poden, no només desxifrar el llenguatge biològic que desencadena malalties crucials per a la vida humana, sinó també indicar com corregir els errors gramaticals dins de les cèl·lules que causen malalties.
Van comprovar que la IA podia aprendre per si mateixa el que la ciència ha assimilat després de dècades d’investigació, confirmant així que serà capaç també de descobrir el que encara no sabem de el llenguatge de les proteïnes que provoca malalties mortals en els éssers humans.
Agregats i condensats de proteïnes
Les proteïnes regulen bona part de l’funcionament del nostre cos humà i representen gairebé el 20 per cent de l’pes d’una persona. Encara que són constituents químics fonamentals i imprescindibles del nostre organisme, els científics encara no coneixen la funció de moltes d’elles.
Alzheimer, Parkinson i Huntington són tres de les malalties neurodegeneratives més comuns, però els científics creuen que hi ha diversos centenars de malalties més d’aquest tipus vinculades a processos proteics.
En la malaltia d’Alzheimer, que afecta 50 milions de persones a tot el món, les proteïnes es descol·loquen, formen grups i destrueixen les cèl·lules nervioses sanes. Un cervell sa elimina eficaçment aquestes masses de proteïnes potencialment perilloses, conegudes com agregats.
Si això, algunes proteïnes descol·locades, ocasionalment formen gotetes líquides de proteïnes, anomenades condensats biomoleculars, que no tenen membrana i es fusionen lliurement entre si.
A diferència dels agregats de proteïnes, que són irreversibles, els condensats biomoleculars de proteïnes poden deformar-se i desencadenar malalties com el càncer.
La IA a el rescat
Per estudiar a fons el llenguatge de les proteïnes, els investigadors van programar un sistema d’IA basat en xarxes neuronals, formades per grups interconnectats de nodes informàtics similars a la vasta xarxa de neurones presents en un cervell biològic.
L’autora principal d’aquesta investigació, la Kadi Liis Saar, explica a l’respecte en un comunicat, “li demanem específicament que aprengués el llenguatge dels condensats biomoleculars que canvien de forma (gotetes de proteïnes que es troben en les cèl·lules), que els científics necessiten entendre per desxifrar el llenguatge de la funció biològica i el mal funcionament que causa el càncer i les malalties neurodegeneratives com l’Alzheimer ».
I afegeix: “alimentem a l’algoritme amb totes les dades emmagatzemades en les proteïnes conegudes perquè pogués aprendre i predir el llenguatge de les proteïnes de la mateixa manera que aquests models informàtics aprenen sobre el llenguatge humà i com WhatsApp sap com suggerir paraules perquè les usem. »
“Llavors vam poder preguntar-li sobre la gramàtica específica que fa que només algunes proteïnes formin condensats dins de les cèl·lules. És un problema molt desafiant i desbloquejar ens ajudarà a aprendre les regles de el llenguatge de la malaltia », conclou.
Potència tecnològica
D’acord amb aquest desenvolupament, els investigadors pensen que un major ús de l’aprenentatge automàtic podria revolucionar la investigació futura sobre el càncer i les malalties neurodegeneratives.
Afegeixen que aquest eventual desenvolupament pot aconseguir descobriments més enllà del que els científics ja saben sobre les malalties i, potencialment, fins i tot més enllà del que el cervell humà pot entendre sense l’ajuda de l’aprenentatge automàtic.
“L’aprenentatge automàtic pot estar lliure de les limitacions del que els investigadors creuen que són els objectius de l’exploració científica: això significaria que es trobaran noves connexions que ni tan sols hem concebut encara. És realment molt emocionant », conclou Saar.
La xarxa d’IA desenvolupada en aquest estudi s’ha posat a disposició dels investigadors de tot el món per permetre que més científics treballin en els avenços que pot aportar.
referència
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
Eduardo Martínez de la Fe
La IA descubre procesos biológicos que escapan al conocimiento humano
