Investigadores del Vagelos College of Physicians and Surgeons de la Universidad de Columbia han desarrollado un nuevo método de inteligencia artificial capaz de predecir con precisión la actividad genética en cualquier célula humana. Este avance, publicado en Nature, podría mejorar significativamente la comprensión de enfermedades como el cáncer y trastornos genéticos.
Raul Rabadan, profesor de biología de sistemas y autor principal del estudio, enfatizó el potencial de los modelos computacionales predictivos para descubrir procesos biológicos de manera rápida y precisa. La investigación biológica tradicional describe generalmente las funciones celulares, pero carece de capacidades predictivas sobre cómo las células responden a cambios, como mutaciones que causan cáncer.
El estudio utilizó datos de expresión genética de más de 1.3 millones de células humanas, lo que permitió al sistema de IA predecir la expresión genética en tipos celulares que no se habían examinado previamente, alineándose estrechamente con los resultados experimentales. Las capacidades de la IA se demostraron aún más cuando identificó mecanismos detrás de una forma hereditaria de leucemia pediátrica, prediciendo cómo las mutaciones afectan factores de transcripción críticos para el destino de las células leucémicas.
Además, la investigación abre avenidas para explorar la 'materia oscura' del genoma, regiones que no codifican proteínas pero que pueden albergar mutaciones significativas. El equipo de Rabadan está investigando varios tipos de cáncer para comprender los mecanismos regulatorios y sus implicaciones para el desarrollo de nuevos tratamientos.
Este enfoque innovador marca un cambio hacia una ciencia predictiva en biología, que podría transformar potencialmente las metodologías de investigación y las estrategias terapéuticas.