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El modelo de inteligencia artificial (IA), Evo 2, es el más avanzado de su tipo para el área de biología, y permite predecir mutaciones genéticas causantes de enfermedades, además de genomas artificiales, lo cual fue revelado por un equipo internacional de científicos del Instituto Arc, y la empresa tecnológica NVIDIA.
El programa fue entrenado con más de 9,3 billones de nucleótidos procedentes de 128 mil genomas, e incorporó por primera vez información detallada de plantas, animales y del propio ser humano. Esta expansión le otorga una comprensión más generalista de todos los dominios de la vida.
“Nuestro desarrollo de Evo 1 y Evo 2 representa un momento clave en el campo emergente de la biología generativa, ya que los modelos han permitido que las máquinas lean, escriban y piensen en el lenguaje de los nucleótidos”, indicó el investigador principal, Patrick Hsu.
El avance técnico ha sido posible gracias a una nueva arquitectura llamada StripedHyena 2, que permite a Evo 2 razonar sobre secuencias ocho veces más largas que su predecesor, lo que supone el millón de nucleótidos de una sola vez.
Esta mayor capacidad de ‘memoria’ permite a la IA comprender relaciones entre partes muy distantes de un genoma, algo crucial para identificar mutaciones complejas que los métodos experimentales tardarían años en descubrir.
En pruebas con el gen BRCA1, vinculado al cáncer de mama, Evo 2 alcanzó una precisión superior al 90 % al distinguir entre variaciones benignas y patogénicas. Además de su capacidad de diagnóstico, el modelo abre la puerta a una ingeniería biológica sin precedentes; el equipo ya ha utilizado Evo 2 para diseñar bacteriófagos sintéticos funcionales, una herramienta prometedora para combatir las bacterias resistentes a los antibióticos.
Para los autores, Evo 2 funciona de forma similar al núcleo de un sistema operativo sobre el cual otros investigadores pueden construir aplicaciones específicas. Con el fin de acelerar el progreso científico, el equipo publicó el modelo bajo una política de código abierto, al compartir tanto los datos de entrenamiento como el código y los pesos del modelo.
“Al liberar estas capacidades, hemos dado a los científicos de todo el mundo un nuevo socio para resolver los desafíos más urgentes de salud y enfermedad de la humanidad”, afirmó el director de biología digital en NVIDIA, Anthony Costa.
Para evitar riesgos éticos, los investigadores han excluido del conjunto de datos los patógenos que afectan a humanos y han implementado salvaguardas para garantizar un uso responsable de la tecnología.
