EVO2, ChatGPT para leer todo el ADN de la Tierra

A partir de ahora, las máquinas podrán aprender el lenguaje de la biología, abriendo infinitas posibilidades médicas.

EVO2, ChatGPT para leer todo el ADN de la Tierra

A partir de ahora, las máquinas podrán aprender el lenguaje de la biología, abriendo posibilidades ilimitadas para la medicina.

Será raro encontrar un lector que no esté familiarizado con las inmensas capacidades de una herramienta como ChatGPT.La inteligencia artificial de OpenAI es capaz de resumir "Don Quijote" en una hoja de papel, crear cadenas de código de programación en unos segundos, recomendar los mejores restaurantes de Europa o transcribir horas de conversación grabada antes de parpadear.Si pudiera hacer algo parecido con la ingente cantidad de información contenida en el ADN humano, estaríamos ante un avance sin precedentes en el mundo de la ciencia.Si pudiera hacer lo mismo con la cantidad aún mayor de información contenida en el ADN de cada especie viviente del planeta, el resultado sería literalmente una locura.

Y eso es lo que se anunció esta semana.La revista Nature ha publicado detalles del modelo de inteligencia artificial EVO 2, que se presentará parcialmente en 2024 y se convertirá en la herramienta tecnológica más poderosa jamás utilizada para estudiar biología.Permite a la ciencia leer y escribir el código genético de todos los ámbitos de la vida, con la capacidad de predecir mutaciones con un 90% de precisión.La tecnología se aprendió leyendo el ADN de 128.000 seres vivos.Con esta base de datos, EVO 2 ha ampliado su capacidad de lectura a prácticamente todas las formas posibles.Esto permite analizar información genética que de otro modo llevaría años o décadas de trabajo recopilar.

La inteligencia artificial fue diseñada por científicos del Arc Institute y Nvidia en colaboración con las universidades de Stanford, Berkeley y San Francisco.De la misma manera que modelos como ChatGPT leen el lenguaje humano y crean respuestas a nuestras preguntas a partir de millones de datos, EVO lee la información recopilada en los genes y aprende a explicar su sabiduría interior sin supervisión humana.Metafóricamente, su trabajo es similar a intentar crear una imagen que crearán todas las figuras del mundo.simplemente mirando miles de millones de piezas sueltas.El predecesor de EVO2, el EVO 1 construido en 2024, tiene un gran impacto en la comunidad científica, pero sólo ha aprendido a analizar ADN simple de organismos individuales como bacterias y arqueas.Ahora la herramienta puede lograr una comprensión general de todo el árbol de la vida.

El gran salto ha hecho que las máquinas, a partir de ahora, sean capaces de "comprender" el lenguaje de la biología, cadenas de nucleótidos que, como las letras del lenguaje escrito, constituyen toda la información que da vida en la Tierra.Los 128.000 genomas de referencia produjeron casi 10 billones de nucleótidos.Es decir, el algoritmo aprendió 10 billones de letras con las que se escribieron 128.000 libros de instrucciones para “hacer” 128.000 seres vivos, desde bacterias hasta humanos, pasando por plantas, hongos…

La vida en la Tierra ha evolucionado a lo largo de miles de millones de años y esta evolución ha dejado su huella en el ADN.Volviendo al ejemplo del idioma: una persona tendrá un acento diferente si vive en el extranjero durante mucho tiempo.Es una herramienta importante en las ciencias de la salud.Con él, podemos detectar más fácilmente mutaciones en el ADN que causan enfermedades y aprender a contrarrestar sus efectos.Pero también es una tecnología interesante para otras ciencias.

Las pruebas con el EVO 2 han demostrado su eficacia a la hora de realizar determinadas tareas.Uno de ellos es identificar pequeñas variaciones genéticas que afectan la producción de proteínas.Incluso si dos personas comparten una mutación, la forma en que se manifiesta en sus cuerpos es diferente.Por ejemplo, las mutaciones en el gen BRCA1 se asocian con un mayor riesgo de cáncer de mama.Pero no todas las mujeres que portan el gen desarrollan la enfermedad.Ha demostrado una precisión del 90% a la hora de determinar qué mutaciones son benignas y cuáles patógenas.

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