¿Cómo transformará el mundo la convergencia de la IA y la genómica?

por | 9 Mar 2022

Javier Castro

Javier Castro

Los humanos hemos desarrollado sistemas computacionales que tienen enormes y sorprendentes similitudes con el funcionamiento del ADN, el código de la vida, mientras que según afirma Y. N. Harari, somos datos y algoritmos bioquímicos: 1, 0; dos bits que constituyen el código binario. Cada 8 bits, un byte; 256 combinaciones que representan caracteres, números enteros, instrucciones, etc. ATCG, cuatro nucleótidos cuyas múltiples combinaciones constituyen el genoma. En la especie humana, diferentes secuencias de nucleótidos codifican los genes que se agrupan en 23 pares de cromosomas. Cada gen contiene las instrucciones para codificar una proteína. Dentro de cada gen, tres nucleótidos -un codón- codifican un aminoácido determinado, y un conjunto de aminoácidos codifican una proteína (pelo, músculo, etc.). La afirmación de Harari abre innumerables debates, pero centrémonos en cómo los avances en inteligencia artificial y en genómica, y su necesaria convergencia, van a transformar el mundo.

 

Inteligencia artificial aplicada al bienestar

Comprender el código genético es un problema matemático de una gran complejidad. Contiene 3.000 millones de nucleótidos con una mínima variación entre individuos que determinan, junto con otros factores externos, cómo somos y cómo nos comportamos. Hay enfermedades monogénicas, como la enfermedad de Huntington, en las que la existencia de esa variante mutada del gen determina su desarrollo. Muchas otras enfermedades o características personales, como la altura, resultan de la expresión de cientos o miles de genes que contribuyen parcialmente al fenotipo observado.

La inteligencia artificial y el big data nos permiten acercarnos al conocimiento de qué genes influyen en el desarrollo de una enfermedad o rasgo mediante los estudios GWAS (estudios de asociación del genoma completo), en los que participan miles de personas. Desde ese conocimiento se pueden establecer estrategias preventivas para evitar o retrasar el desarrollo de enfermedades, o desarrollar fármacos capaces de inhibir las proteínas resultado de alguna mutación causantes de enfermedades.

A su vez, el desarrollo de fármacos y vacunas personalizadas implica un conocimiento profundo de la estructura tridimensional de las proteínas objetivo. AlphaFold, desarrollado por DeepMind (Google), es un algoritmo de IA que predice la estructura de cualquier proteína, por ejemplo, la espícula del coronavirus, mediante aprendizaje profundo, facilitando así el desarrollo de fármacos y vacunas que bloquean esas proteínas eficazmente o activan nuestro sistema inmune contra ellas.

La IA puede ayudarnos a predecir nuevas mutaciones en virus de ARN

La IA puede a su vez ayudarnos a predecir la probabilidad de que aparezcan nuevas mutaciones en un virus de ARN como SARS-CoV-2, ya que sus posibilidades de plegado son finitas.

CRISPR-Cas9 es una técnica de edición genética que permite editar, insertar, o borrar cualquier fragmento del genoma, como si se tratase de un documento Word. Las posibilidades de aplicación son inimaginables: desde animales y plantas genéticamente modificados que producen alimentos, o combustibles de una manera más sostenible y eficiente; suprimir la expresión de genes mutados que causan enfermedades; desarrollar órganos humanos en animales para su trasplante; hasta la edición genética de embriones. Las consideraciones éticas también son considerables. La IA puede ayudarnos a mejorar la precisión de estas técnicas, minimizando los efectos no deseados, mediante su experimentación en modelos de organismos digitales.

En unos años, la convergencia entre la IA y la genómica habrá contribuido a desarrollar la medicina personalizada de precisión, minimizar el problema de suministro sostenible de alimentos y energía en un entorno de población creciente, eliminar enfermedades y mejorar nuestra herencia genética, siempre que, como humanos, sepamos gestionar las consideraciones éticas que de ello se derivan.

 

Foto: WangXiNa

 

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Javier Castro

Javier Castro

Ingeniero informático por la U. Politécnica de Valencia, Máster en Telecomunicaciones y MBA por ESADE. Previamente a asumir la dirección de BeeDIGITAL, fue CEO de Terra y desempeñó diferentes puestos directivos en el grupo Telefónica.

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