La IA desarrolla ADN para activar genes en células de mamíferos

2025-05-10 11:59:47

En lo que va del 2025 la I.A. no deja de dar noticias. Investigadores del Centro de Regulación genómica han desarrollado una herramienta de inteligencia artificial que logra activar o desactivar genes con gran precisión en tipos celulares. El estudio publicado en la revista Cell, se presenta el primer caso de biología generativa para regular el genoma de células de mamífero sanas, según los autores.

La I.A. a partir de un modelo, genera secuencias reguladoras de ADN no presentes en la naturaleza. El procedimiento es que a partir de un modelo de I.A. se puede pedir a la interfaz que cree fragmentos sintéticos de ADN con criterios personalizados como: “activa este gen en las células madre que se convertirán en glóbulos rojos, pero no en plaquetas”. Posteriormente, el modelo predice la combinación de letras de ADN (A, T, C, G) necesaria para los patrones de expresión génica deseados en tipos específicos de células y se utiliza la información para sintetizar químicamente los fragmentos de ADN de aproximadamente 250 letras y agregarlos a un virus para que lo entregue en el interior de las células. Nota: En la imagen se observan células con el gen de fluorescencia activado por el elemento regulador diseñado por IA / CRG | Aina Bernal Martínez.

Como en todo proceso que involucra el método científico, es indispensable verificar los estudios y para comprobar su efectividad, se le pide a la I,A. que diseñara fragmentos sintéticos que activaran un gen que codifica una proteína fluorescente en algunas células para dejar los patrones de expresión génica inalterados en otros tipos. Los investigadores los insertaron en células sanguíneas de ratón, donde el ADN sintético se fusionó con el genoma en lugares aleatorios. El resultado obtenido fue exactamente el deseado y esperado.

Aplicaciones

Para los investigadores, el estudio podría ayudar a desarrollar nuevas terapias génicas que aumenten o reduzcan la actividad de algunos genes. Además, facilita el camino a nuevas estrategias para ajustar las combinaciones de ADN de un paciente y hacer que los tratamientos sean más efectivos y reducir los efectos secundarios.

“Las aplicaciones potenciales son enormes, es como escribir software, pero para la biología proporcionando nuevas formas de dar instrucciones a una célula y guiar la forma en que se desarrollan y se comportan con una precisión sin precedentes”.

Hasta la fecha, los avances en este campo se habían centrado en el diseño de proteínas para crear enzimas y anticuerpos. Sin embargo, muchas enfermedades humanas se derivan de una expresión génica defectuosa que es específica del tipo de célula, para la cual es posible que nunca exista la proteína perfecta para un potencial fármaco. Los investigadores resaltan que “el objetivo de este trabajo es entender la ‘gramática’ del ADN potenciador, es decir, cómo funciona y regula la expresión genética”. Los resultados se han obtenido usando células sanguíneas de ratón y “si se utilizara en organismos vivos en el futuro, necesitaríamos estudios de seguridad a corto plazo en animales”.

Etica

En cuanto a cuestiones bioéticas, los autores manifiestan que: “No reescribimos genomas completos. Hemos creado una IA que nos ayuda a comprender y elaborar las frases cortas de ADN, un paso de conocimiento que algún día podría hacer que las terapias génicas sean más seguras y precisas”.

“El modelo sugiere diseños de ADN, pero una rigurosa validación de laboratorio decide cuáles de ellos avanzan. Además, añadimos elementos de control solo a las células no reproductivas (somáticas), por lo que ningún cambio pasa a las generaciones futuras”.

Big data en biología

El desarrollo esta tecnología de aprendizaje automático requiere una gran cantidad de datos de alta calidad, pero en el caso de los potenciadores hay un registro escaso. Por ese motivo, los investigadores crearon enormes volúmenes de datos biológicos para construir su modelo de IA.

A través de miles de experimentos con modelos de laboratorio de formación de sangre humana, estudiaron tanto los potenciadores como los factores de transcripción, proteínas que también intervienen en el control de la expresión génica.

Recordemos que la expresión génica está controlada por elementos reguladores como los potenciadores, pequeños fragmentos de ADN que activan o desactivan genes y para corregir la expresión génica defectuosa, la IA puede ayudar a diseñar potenciadores ultraselectivos que no existen en la naturaleza y crear terapias sin efectos no deseados en células sanas.

En cinco años, se diseñaron más de 64 000 potenciadores sintéticos para probar su interacción con los sitios de unión para 38 factores de transcripción diferentes. Una vez insertados en las células, se midió la actividad de cada potenciador sintético en siete etapas del desarrollo de las células sanguíneas. Con este método descubrieron que muchos potenciadores activan genes en un tipo de célula, pero reprimen la actividad de genes en otra. Es la biblioteca más grande de potenciadores sintéticos jamás construida en células sanguíneas hasta la fecha.

Los datos de los experimentos fueron cruciales para establecer los principios de diseño del modelo de aprendizaje automático. Una vez el modelo tuvo suficientes mediciones sobre cómo cada potenciador sintético cambiaba la actividad génica en células reales, este pudo predecir nuevos códigos de ADN.

El estudio fue diseñado como un proyecto piloto para determinar si la tecnología funcionaría antes de iniciar una investigación a mayor escala. Esto es solo la punta del iceberg, ya que tanto los humanos como los ratones cuentan con aproximadamente 1 600 factores de transcripción encargados de regular sus genomas.

Fuente: SINC, Cell

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