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IA y edición genética se combinan para terapias génicas más precisas

Este artículo tiene 1 año de antigüedad
Concepto de ADN e inteligencia artificial, imagen ilustrativa.
Concepto de ADN e inteligencia artificial, imagen ilustrativa.ArtemisDiana

Científicos desarrollaron una técnica que une inteligencia artificial y edición de ADN para modelar con mayor exactitud enfermedades humanas y avanzar hacia terapias génicas de nueva generación, con un potencial transformador en medicina personalizada.

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La edición precisa y selectiva del ADN a través de pequeñas mutaciones puntuales o mediante la integración de genes con la herramienta CRISPR/Cas, tiene un gran potencial para aplicaciones en biotecnología y terapia génica.

Pero, aunque es esencial que estas ediciones no provoquen cambios genéticos no deseados y que mantengan la integridad genómica para evitar efectos secundarios, en ocasiones, la reparación del ADN causa errores genéticos.

Ahora, un equipo de científicos de la Universidad de Zúrich (UZH), la Universidad de Gante en Bélgica y la ETH de Zúrich ha desarrollado un nuevo método que mejora considerablemente la precisión de la edición del genoma.

Lo ha hecho usando una herramienta de IA llamada ‘Pythia’, que predice cómo las células reparan su ADN después de que haya sido cortado por herramientas de edición genética como CRISPR/Cas9.

“Nuestro equipo desarrolló pequeñas plantillas de reparación del ADN, que actúan como pegamento molecular y guían a la célula para que realice cambios genéticos precisos”, afirma Thomas Naert, pionero de esta tecnología en la UZH e investigador postdoctoral en la Universidad de Gante.

Estas plantillas diseñadas por IA se probaron primero en cultivos de células humanas, donde permitieron ediciones e integraciones genéticas de gran precisión, y se validaron en otros organismos, como Xenopus, una pequeña rana tropical utilizada en la investigación biomédica, y en ratones vivos, donde los investigadores editaron con éxito el ADN de las células cerebrales.

Aprender y predecir los patrones de reparación del ADN

“La reparación del ADN sigue patrones; no es aleatoria. Y Pythia utiliza estos patrones en nuestro beneficio”, apunta Naert.

Tradicionalmente, cuando CRISPR corta el ADN, los científicos confían en los mecanismos de reparación naturales de la célula para reparar la rotura pero aunque estas reparaciones siguen patrones predecibles, pueden dar lugar a resultados no deseados, como la destrucción de los genes circundantes.

“Lo que hemos modelado a gran escala es que este proceso de reparación del ADN obedece a reglas coherentes que la IA puede aprender y predecir”, asegura.

Además, el método también se puede utilizar para marcar con fluorescencia proteínas específicas.

“Eso es increíblemente potente porque nos permite observar directamente lo que hacen las proteínas individuales en tejidos sanos y enfermos”, asegura.

Otra ventaja del nuevo método es que funciona bien en todas las células, incluso en órganos sin división celular, como el cerebro, según el estudio.

El oráculo de Delfos de la edición genética

Pythia recibe su nombre de la suma sacerdotisa del oráculo del templo de Apolo en Delfos en la Antigüedad, a quien se consultaba para predecir el futuro. De manera similar, esta nueva herramienta permite a los científicos pronosticar los resultados de la edición genética con una precisión notable.

“Al igual que los meteorólogos utilizan la IA para predecir el tiempo, nosotros la utilizamos para pronosticar cómo responderán las células a las intervenciones genéticas. Ese tipo de capacidad predictiva es esencial si queremos que la edición genética sea segura, fiable y útil desde el punto de vista clínico”, afirma Soeren Lienkamp, de la UZH y la ETH de Zúrich y autor principal del estudio.

“Lo que más nos entusiasma no es solo la tecnología en sí, sino también las posibilidades que abre. Pythia combina la predicción a gran escala de la IA con sistemas biológicos reales. Desde células cultivadas hasta animales completos, este estrecho vínculo entre el modelado y la experimentación es cada vez más útil, por ejemplo, en terapias génicas precisas”, añade Lienkamp.

Este trabajo abre nuevas posibilidades para comprender las enfermedades genéticas y desarrollar terapias génicas, también para enfermedades neurológicas, que sean más seguras y eficaces.

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