NVIDIA y Harvard utilizan la inteligencia artificial para un análisis del genoma rápido y económico
Dirigir la tecnología hacia la medicina le permite, junto con la ciencia, mejorar significativamente su funcionamiento en algunos campos. Como hemos visto, en los últimos años se han producido varios avances tecnológicos que representan claras ventajas en salud y en la mejora de la calidad de vida de las personas, especialmente en lo que respecta a la Inteligencia Artificial (IA). Entonces, los investigadores de Harvard y NVIDIA se dieron cuenta de que el uso de IA hace que el análisis del genoma sea más rápido y económico.
La combinación de estas investigaciones puede traer pronto tecnologías para la detección temprana de enfermedades que actualmente son críticas para la humanidad.
La inteligencia artificial puede ayudar en la detección de enfermedades como el cáncer y el Alzheimer
Los investigadores de Harvard y NVIDIA han desarrollado un conjunto de herramientas para aprendizaje profundo (aprendizaje profundo) que es capaz de reducir significativamente el tiempo y el costo asociados con las pruebas raras y unicelulares. Esta tecnología podría conducir a la identificación de biomarcadores para enfermedades como el Alzheimer o el cáncer.
Con el nombre de AtacWorks, el kit puede realizar análisis de un genoma completo, utilizando las GPU NVIDIA Tensor Core. Si normalmente se trata de un proceso de poco más de dos días, se puede enviar en media hora.
El conjunto de herramientas desarrollado por Harvard y NVIDIA funciona con ATAC-seq, un método diseñado para encontrar áreas abiertas en el genoma de las células, tanto sanas como enfermas. Se entiende por áreas abiertas las subsecciones del ADN de una persona que se utilizan para determinar y activar funciones específicas (por ejemplo, glóbulos, hígado, piel).
Después de todo, esta es la parte del genoma humano que puede decirles a los científicos si una persona tiene Alzheimer, enfermedad cardíaca o cáncer.
La tecnología Nvidia permite que el análisis requiera solo decenas de células
Normalmente, ATAC-seq requiere el análisis de miles de células. Sin embargo, AtacWorks, basado en IA, puede lograr los mismos resultados analizando solo docenas.
Además, los investigadores de Harvard y NVIDIA aplicaron un conjunto de datos de células madre que producen glóbulos rojos y blancos. Aunque son subtipos que normalmente no se pueden estudiar con métodos tradicionales, con AtacWorks pudieron identificar partes separadas del ADN asociadas con los glóbulos blancos y rojos.
Con tipos de células muy raros, no es posible estudiar las diferencias en su ADN con los métodos existentes. AtacWorks puede ayudar no solo a reducir el costo de recopilar datos de accesibilidad a la cromatina, sino también a abrir nuevas posibilidades en el descubrimiento y diagnóstico de fármacos.
Explicó Avantika Lal, investigadora de NVIDIA y autora principal del artículo.
Con este nuevo conjunto de herramientas desarrollado por Harvard y NVIDIA basada en IA, los científicos podrán analizar el genoma de forma más rápida y económica. Así, representarán una importante contribución en la identificación de mutaciones específicas o biomarcadores que pueden provocar enfermedades, como el cáncer y el Alzheimer.
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