{"id":116329,"date":"2025-05-08T16:28:27","date_gmt":"2025-05-08T15:28:27","guid":{"rendered":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/un-adn-disenado-por-ia-logra-controlar-genes-en-celulas-de-mamifero\/"},"modified":"2025-05-08T16:28:27","modified_gmt":"2025-05-08T15:28:27","slug":"un-adn-disenado-por-ia-logra-controlar-genes-en-celulas-de-mamifero","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/un-adn-disenado-por-ia-logra-controlar-genes-en-celulas-de-mamifero\/","title":{"rendered":"Un ADN dise\u00f1ado por IA logra controlar genes en c\u00e9lulas de mam\u00edfero"},"content":{"rendered":"

Un nuevo estudio, publicado en la revista Cell, desarrolla una inteligencia artificial (IA) que dise\u00f1a mol\u00e9culas sint\u00e9ticas capaces de controlar la expresi\u00f3n g\u00e9nica en c\u00e9lulas de mam\u00edferos sanas.\u00a0<\/p>\n

El equipo del Centro de Regulaci\u00f3n Gen\u00f3mica (CRG) ha llevado a cabo un proyecto de investigaci\u00f3n que genera secuencias reguladoras de ADN no presentes en la naturaleza. A partir de un modelo de IA se puede pedir a la interfaz\u00a0que cree fragmentos sint\u00e9ticos de ADN con criterios personalizados como: \u201cactiva este gen en las c\u00e9lulas madre que se convertir\u00e1n en gl\u00f3bulos rojos, pero no en plaquetas\u201d, se\u00f1alan los autores.\u00a0<\/p>\n

A continuaci\u00f3n, el modelo predice la combinaci\u00f3n de letras de ADN (A, T, C, G) necesaria para los patrones de expresi\u00f3n g\u00e9nica deseados en tipos espec\u00edficos de c\u00e9lulas.\u00a0As\u00ed, los investigadores pueden usar esta informaci\u00f3n para sintetizar qu\u00edmicamente los fragmentos de ADN de aproximadamente 250 letras y agregarlos a un virus para que lo entregue en el interior de las c\u00e9lulas.\u00a0<\/p>\n

A partir de un modelo de IA se puede pedir a la interfaz que cree fragmentos sint\u00e9ticos de ADN con criterios personalizados<\/p>\n

Para comprobar su efectividad, los investigadores pidieron a la IA que dise\u00f1ara fragmentos sint\u00e9ticos que activaran un gen que codifica una prote\u00edna fluorescente en algunas c\u00e9lulas y as\u00ed dejar los patrones de expresi\u00f3n g\u00e9nica inalterados en otros tipos.<\/p>\n

El aprendizaje autom\u00e1tico de esta tecnolog\u00eda cre\u00f3 dichos fragmentos desde cero y los investigadores los insertaron en c\u00e9lulas sangu\u00edneas de rat\u00f3n, donde el ADN sint\u00e9tico se fusion\u00f3 con el genoma en lugares aleatorios. El resultado obtenido fue exactamente el deseado y esperado.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Posible aplicaci\u00f3n en terapias g\u00e9nicas<\/h2>\n

Seg\u00fan los cient\u00edficos, el estudio podr\u00eda ayudar a desarrollar nuevas terapias g\u00e9nicas que aumenten o reduzcan la actividad de algunos genes. Adem\u00e1s, facilita el camino a nuevas estrategias para ajustar las combinaciones de ADN de un paciente y hacer que los tratamientos sean m\u00e1s efectivos y reducir los efectos secundarios.\u00a0<\/p>\n

\u201cLas aplicaciones potenciales son enormes. Es como escribir software, pero para la biolog\u00eda. Nos proporciona nuevas formas de dar instrucciones a una c\u00e9lula y guiar la forma en que se desarrollan y se comportan con una precisi\u00f3n sin precedentes\u201d, afirma\u00a0Robert Fr\u00f6mel, primer autor del estudio que llev\u00f3 a cabo el trabajo en el CRG.\u00a0<\/p>\n

<\/p>\n

Es como escribir software biol\u00f3gico, proporciona nuevas maneras de\u00a0dar instrucciones\u00a0a una c\u00e9lula y guiar la forma en que se desarrollan y se comportan con una precisi\u00f3n sin precedentes<\/p>\n

obert Fr\u00f6mel, primer autor del estudio (CRG)
\n
\n<\/a><\/p>\n

Hito en biolog\u00eda generativa<\/h2>\n

El estudio marca un hito en el campo de la biolog\u00eda generativa. Hasta la fecha, los avances en este campo se hab\u00edan centrado en el dise\u00f1o de prote\u00ednas para crear enzimas y anticuerpos. Sin embargo, muchas enfermedades humanas se derivan de una expresi\u00f3n g\u00e9nica defectuosa que es espec\u00edfica del tipo de c\u00e9lula, para la cual es posible que nunca exista la prote\u00edna perfecta para un potencial f\u00e1rmaco.\u00a0<\/p>\n

Seg\u00fan se\u00f1ala a SINC\u00a0Lars Velten, jefe de grupo en el CRG, \u201cel objetivo de este trabajo es entender la\u00a0\u2018gram\u00e1tica\u2019\u00a0del ADN potenciador, es decir, c\u00f3mo funciona y regula la expresi\u00f3n gen\u00e9tica\u201d. Los resultados se han obtenido usando c\u00e9lulas sangu\u00edneas de rat\u00f3n y\u00a0\u201csi\u00a0se utilizara en organismos vivos en el futuro, necesitar\u00edamos estudios de seguridad a corto plazo en animales\u201d, aclara.<\/p>\n

<\/p>\n

Hemos creado una IA que nos ayuda a comprender y elaborar las frases cortas de ADN, un paso que alg\u00fan d\u00eda podr\u00eda hacer que las terapias g\u00e9nicas sean m\u00e1s seguras y precisas<\/p>\n

Lars Velten, jefe de grupo en el CRG
\n<\/p>\n

En cuanto a cuestiones\u00a0bio\u00e9ticas, el coautor a\u00f1ade: \u201cNo reescribimos genomas completos. Hemos creado una IA que nos ayuda a comprender y elaborar las frases cortas de ADN, un paso de conocimiento que alg\u00fan d\u00eda podr\u00eda hacer que las terapias g\u00e9nicas sean m\u00e1s seguras y precisas\u201d.<\/p>\n

\u201cEl modelo sugiere dise\u00f1os de ADN, pero una rigurosa validaci\u00f3n de laboratorio decide cu\u00e1les de ellos avanzan. Adem\u00e1s, a\u00f1adimos elementos de control solo a las c\u00e9lulas no reproductivas (som\u00e1ticas), por lo que ning\u00fan cambio pasa a las generaciones futuras\u201d, aclara.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Enormes vol\u00famenes\u00a0de datos biol\u00f3gicos<\/h2>\n

La expresi\u00f3n g\u00e9nica est\u00e1 controlada por elementos reguladores como los potenciadores, peque\u00f1os fragmentos de ADN que activan o desactivan genes. Para corregir la expresi\u00f3n g\u00e9nica defectuosa, la IA puede ayudar a dise\u00f1ar potenciadores ultraselectivos que no existen en la naturaleza y crear terapias sin efectos no deseados en c\u00e9lulas sanas.\u00a0<\/p>\n

El desarrollo esta tecnolog\u00eda de aprendizaje autom\u00e1tico 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 vol\u00famenes de datos biol\u00f3gicos para construir su modelo de IA.<\/p>\n

A trav\u00e9s de miles de experimentos con modelos de laboratorio de formaci\u00f3n de sangre humana, estudiaron tanto los potenciadores como los factores de transcripci\u00f3n, prote\u00ednas que tambi\u00e9n intervienen en el control de la expresi\u00f3n g\u00e9nica.\u00a0<\/p>\n

\u201cPara crear un modelo de lenguaje para la biolog\u00eda, hay que entender el lenguaje que hablan las c\u00e9lulas. Nos propusimos descifrar estas reglas de gram\u00e1tica para los potenciadores y as\u00ed poder crear palabras y frases completamente nuevas\u201d, explica Velten.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

La mayor biblioteca de potenciadores<\/h2>\n

Hasta ahora, los potenciadores y los factores de transcripci\u00f3n se han estudiado utilizando l\u00edneas celulares de c\u00e1ncer porque resulta m\u00e1s f\u00e1cil trabajar con ellas. En cambio, los autores de esta investigaci\u00f3n\u00a0estudiaron c\u00e9lulas sanas porque es m\u00e1s representativo de la biolog\u00eda humana. Su trabajo ayud\u00f3 a descubrir mecanismos sutiles que dan forma a nuestro sistema inmunol\u00f3gico y a la producci\u00f3n de c\u00e9lulas sangu\u00edneas.\u00a0<\/p>\n

Durante cinco a\u00f1os, el equipo cre\u00f3 la mayor biblioteca de potenciadores sint\u00e9ticos en c\u00e9lulas sangu\u00edneas, con m\u00e1s de 64.000 secuencias dise\u00f1adas<\/p>\n

Durante cinco a\u00f1os, el equipo dise\u00f1\u00f3 m\u00e1s de 64 000 potenciadores sint\u00e9ticos, cada uno meticulosamente construido para probar su interacci\u00f3n con los sitios de uni\u00f3n para 38 factores de transcripci\u00f3n diferentes. Es la biblioteca m\u00e1s grande de potenciadores sint\u00e9ticos jam\u00e1s construida en c\u00e9lulas sangu\u00edneas hasta la fecha.\u00a0<\/p>\n

Una vez insertados en las c\u00e9lulas, el equipo midi\u00f3 la actividad de cada potenciador sint\u00e9tico en siete etapas del desarrollo de las c\u00e9lulas sangu\u00edneas. Con este m\u00e9todo descubrieron que muchos potenciadores activan genes en un tipo de c\u00e9lula, pero reprimen la actividad de genes en otra.\u00a0<\/p>\n

La mayor\u00eda de los potenciadores funcionan como el volumen de una radio que aumenta o disminuye la actividad de los genes mientras que otros act\u00faan como interruptores de encendido o apagado. Los autores del estudio lo denominan \u2018sinergia negativa\u2019.\u00a0<\/p>\n

La mayor\u00eda de los potenciadores funcionan como el volumen de una radio que aumenta o disminuye la actividad de los genes, en tanto que otros act\u00faan como\u00a0interruptores\u00a0de encendido o apagado<\/p>\n

Los datos de los experimentos fueron cruciales para establecer los principios de dise\u00f1o del modelo de aprendizaje autom\u00e1tico. Una vez el modelo tuvo suficientes mediciones sobre c\u00f3mo cada potenciador sint\u00e9tico cambiaba la actividad g\u00e9nica en c\u00e9lulas reales, este pudo predecir nuevos c\u00f3digos de ADN.\u00a0<\/p>\n

El estudio fue dise\u00f1ado como un proyecto piloto para determinar si la tecnolog\u00eda funcionar\u00eda antes de iniciar una investigaci\u00f3n 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 transcripci\u00f3n encargados de regular sus genomas.<\/p>\n

Referencia:<\/p>\n

Fr\u00f6mel, R. et. al.\u00a0\u00ab\u00bb\u00a0Cell<\/a> (2025)<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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