Genes como letras: El modelo de IA GROVER ha aprendido a "hablar" el lenguaje del ADN
¿Cómo y por qué las máquinas penetran en las profundidades de la biología humana?
Hace apenas un año, los científicos completaron la secuenciación completa del genoma humano , pero aún persisten las dificultades para entenderlo. Sin embargo, los investigadores de la Universidad Técnica de Dresde han logrado algo interesante: han desarrollado una inteligencia artificial capaz de leer el código genético como si fuera un texto común y corriente.
El modelo llamado GROVER (Reglas del Genoma Obtenidas mediante Representaciones Extraídas) fue entrenado para "entender" el ADN humano. Según los investigadores, el código genético realmente tiene mucho en común con el lenguaje: consiste en secuencias de letras (A, T, G y C) que forman "palabras" y "oraciones" que llevan información biológica específica.
Para entrenar a GROVER, los científicos primero crearon una especie de "diccionario de ADN", dividiendo todo el genoma humano en las combinaciones de letras más frecuentes. Esto permitió representar el ADN como una estructura que recuerda a nuestro lenguaje con su gramática, sintaxis y semántica. Este enfoque se tomó de los algoritmos de compresión de datos, que también utilizan el análisis de frecuencia de caracteres para la optimización.
"GROVER aprendió literalmente el 'idioma' del ADN. De la misma manera que los modelos GPT dominan los idiomas humanos, GROVER aprendió a 'hablar' el lenguaje del código genético", explica la doctora Melissa Sanabria.
Los autores del estudio demostraron que su modelo es capaz de predecir con precisión las secuencias de ADN y extraer de ellas información biológicamente significativa, como identificar sitios de unión de proteínas o promotores de genes. Además, GROVER también aprendió a reconocer procesos epigenéticos, es decir, la actividad que ocurre sobre el propio material genético. GROVER también puede detectar patrones ocultos en el ADN que escapan a las tecnologías tradicionales.
El estudio, publicado en la revista Nature Machine Intelligence, promete un verdadero avance en la genómica y la medicina personalizada.
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