Entender las alteraciones genéticas es crucial para el desarrollo de tratamientos. En este contexto, una alianza entre Nvidia, Microsoft, Basecamp Research y el laboratorio del español César de la Fuente en la Universidad de Pensilvania ha dado un paso significativo. El objetivo es utilizar la inteligencia artificial (IA) para aprender de modelos evolutivos genéticos y así desarrollar terapias programables.
La herramienta principal en la edición genética es la tijera molecular CRISPR/Cas, galardonada con el Nobel en 2020. Esta técnica ha evolucionado y ahora se considera uno de los 10 avances más disruptivos del año, según el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT).
Desarrollo de terapias programables
La investigación reciente demuestra la creación de modelos de IA capaces de modificar e insertar genes de forma programable. Esto permite reemplazar códigos defectuosos y reprogramar células para desarrollar tratamientos contra el cáncer y enfermedades hereditarias.
“Los modelos evolutivos genéticos de IA intentan capturar la lógica profunda de la vida aprendiendo directamente de la evolución”, explica De La Fuente. Este enfoque busca identificar patrones estables y combinaciones viables a partir de una extensa base de datos de ADN y proteínas de diversas especies.
La inteligencia artificial es fundamental para esta estrategia. “Hemos estado descifrando las reglas de la biología mediante experimentos. Los modelos de IA nos permiten acelerar ese proceso, proponiendo nuevas soluciones terapéuticas compatibles con las restricciones biológicas”, añade el investigador.
Antibióticos y tratamientos contra el cáncer
El laboratorio de De la Fuente ha aplicado este modelo para diseñar nuevas moléculas contra infecciones resistentes a antibióticos, logrando una eficacia del 97% en pruebas de laboratorio. “Esto abre un nuevo camino para encontrar rápidamente candidatos contra patógenos temidos”, señala.
Además, la tecnología ha demostrado su eficacia en la generación de linfocitos CAR-T con un 90% de efectividad contra células tumorales en ensayos in vitro. “Estamos al inicio de una expansión significativa de lo que es posible para pacientes con cáncer y enfermedades genéticas”, afirma John Finn, director científico de Basecamp Research.
La inserción programable del nuevo modelo aborda limitaciones de la técnica CRISPR, que solo permite ediciones pequeñas y precisas. “Esta nueva estrategia trata el genoma como un sistema donde se pueden instalar módulos de forma más dirigida”, precisa De La Fuente.
EDEN: un sistema innovador
El sistema EDEN ha logrado la inserción correcta de ADN en un 73% de las enzimas probadas. Este modelo procesa ADN evolutivo de más de un millón de especies, recolectadas en 150 ubicaciones de 28 países durante cinco años. Nvidia ha acelerado su desarrollo para alcanzar una escala comparable a GPT-4 de OpenAI.
La edición genómica tiene un potencial único para corregir anomalías hereditarias asociadas a enfermedades. “En los próximos años, esta tecnología podría conducir a aplicaciones clínicas para enfermedades actualmente incurables”, sostiene Tomoji Mashimo, autor principal de una investigación en Nature Biotechnology.
La tecnología también puede utilizarse para diagnósticos precisos. Un ejemplo es el sistema Sherlock, que permite detectar secuencias de ácidos nucleicos de patógenos. “Los métodos actuales son costosos y lentos, lo que limita su efectividad”, explica Justin Rolando, autor principal del estudio.
