Nueva herramienta de IA mapea la interacción genética sin necesidad de laboratorio
Así funciona la herramienta de IA que podría identificar cómo actúan los genes sin experimentos de laboratorio
Image: Infobae
Investigadores de la Icahn School of Medicine at Mount Sinai han desarrollado un modelo de inteligencia artificial llamado GSFM que mapea cómo interactúan los genes en células humanas. Esta herramienta podría revolucionar el diagnóstico y tratamiento de enfermedades al identificar funciones de genes poco comprendidos y sugerir nuevas dianas terapéuticas sin requerir experimentos de laboratorio.
- 01El modelo GSFM fue entrenado con datos de cientos de miles de investigaciones y millones de agrupaciones de genes.
- 02Avi Ma’ayan, director del Mount Sinai Center for Bioinformatics, destaca que los genes actúan en múltiples contextos biológicos, similar a cómo las palabras cambian de significado según su uso.
- 03El GSFM ha demostrado capacidad para predecir relaciones entre genes antes de su confirmación experimental.
- 04La herramienta puede identificar genes implicados en enfermedades y sugerir biomarcadores y dianas terapéuticas.
- 05El equipo planea ampliar el sistema integrándolo con modelos de IA basados en lenguaje para generar explicaciones sobre funciones genéticas.
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Un equipo de la Icahn School of Medicine at Mount Sinai ha desarrollado un innovador modelo de inteligencia artificial, denominado modelo de base de conjuntos genéticos (GSFM), que permite mapear cómo interactúan los genes en las células humanas. Este modelo, presentado en la revista *Patterns*, se basa en el análisis de datos de cientos de miles de investigaciones y millones de agrupaciones de genes. A diferencia de modelos anteriores que se enfocan en datos de expresión genética, el GSFM utiliza conjuntos genéticos, lo que le permite identificar patrones en la interacción de genes en diversos contextos biológicos. Avi Ma’ayan, profesor y director del Mount Sinai Center for Bioinformatics, explica que esta herramienta podría ayudar a identificar funciones de genes poco comprendidos y sugerir nuevas dianas terapéuticas y biomarcadores, todo sin la necesidad inmediata de experimentos de laboratorio. Además, el modelo ha demostrado su capacidad para anticipar descubrimientos en estudios posteriores a su entrenamiento, lo que subraya su potencial en la investigación biomédica. El equipo planea integrar el GSFM con otros modelos de IA para mejorar aún más su capacidad de análisis y predicción en el ámbito farmacológico.
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El GSFM podría transformar la forma en que se diagnostican y tratan enfermedades al permitir una mejor comprensión de las funciones genéticas y la identificación de nuevas dianas terapéuticas.
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