El Impacto de la IA en la Edición Genómica con Crispr
En 2025, veremos cómo la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático comienzan a amplificar el impacto de la edición del genoma Crispr en la medicina, la agricultura, el cambio climático y la investigación básica que sustenta estos campos. Es importante mencionar que el campo de la IA está repleto de grandes promesas. Con cada avance tecnológico importante, siempre hay un ciclo de hype, y actualmente estamos en uno. En muchos casos, los beneficios de la IA están aún a algunos años de distancia, pero en la genómica y la investigación en ciencias de la vida, estamos comenzando a ver impactos reales ahora.
Superando Limitaciones con IA y Aprendizaje Automático
En mi área, la edición genética Crispr y la genómica, a menudo tratamos con enormes conjuntos de datos. En muchos casos, no podemos manejarlos adecuadamente porque simplemente no tenemos las herramientas o el tiempo. Las supercomputadoras pueden tardar semanas o meses en analizar subconjuntos de datos para una pregunta determinada, por lo que debemos ser muy selectivos con las preguntas que elegimos hacer. La IA y el aprendizaje automático están eliminando estas limitaciones, y nosotros estamos utilizando herramientas de IA para buscar rápidamente y hacer descubrimientos en nuestros amplios conjuntos de datos genómicos.
Descubrimientos en la Investigación Genómica
En mi laboratorio, recientemente utilizamos herramientas de IA para ayudarnos a encontrar pequeñas proteínas de edición genética que habían permanecido sin descubrir en bases de datos genómicas públicas, debido a que simplemente no teníamos la capacidad para procesar todos los datos que habíamos recopilado. Un grupo en el Innovative Genomics Institute, el instituto de investigación que fundé hace 10 años en UC Berkeley, se unió recientemente a miembros del Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática (EECS) y del Centro de Biología Computacional, y desarrolló una manera de utilizar un modelo de lenguaje grande, similar al que utilizan muchos de los chatbots populares, para predecir nuevas moléculas de ARN funcionales que tienen una mayor tolerancia al calor en comparación con las secuencias naturales. Imagina qué más está esperando ser descubierto en las masivas bases de datos genómicas y estructurales que los científicos han construido colectivamente en las últimas décadas.
Aplicaciones en el Mundo Real
Estos tipos de descubrimientos tienen aplicaciones en el mundo real. Por los dos ejemplos mencionados anteriormente, los editores de genomas más pequeños pueden ayudar a una entrega más eficiente de terapias en las células, y la predicción de moléculas de ARN estables al calor ayudará a mejorar los procesos de biomanufactura que generan medicamentos y otros productos valiosos. En salud y desarrollo de fármacos, hemos visto recientemente la aprobación de la primera terapia basada en Crispr para la enfermedad de células falciformes, y hay alrededor de 7,000 otras enfermedades genéticas que están esperando una terapia similar. La IA puede acelerar el proceso de desarrollo al predecir los mejores objetivos de edición, maximizando la precisión y eficiencia de Crispr, y reduciendo efectos fuera de objetivo.
Avances en Agricultura y Cambio Climático
En agricultura, los avances en Crispr informados por IA prometen crear cultivos más resilientes, productivos y nutritivos, asegurando una mayor seguridad alimentaria y reduciendo el tiempo de comercialización al ayudar a los investigadores a concentrarse en los enfoques más fructíferos. En el contexto del clima, la IA y Crispr podrían abrir nuevas soluciones para mejorar la captura de carbono natural y la sostenibilidad ambiental.
Aún estamos en las primeras etapas, pero el potencial para aprovechar adecuadamente el poder conjunto de la IA y Crispr, posiblemente las dos tecnologías más profundas de nuestro tiempo, es claro y emocionante, y ya ha comenzado.
Fuente y créditos: www.wired.com
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