¬ŅQu√© impacto tendr√° la Inteligencia Artificial en la Biolog√≠a?









La tendencia creciente de la relevancia de la computación en ciencia es indudable. Las computadoras son, hoy en día, de los mayores aliados de un científico y de este modo es importante que se adapten a las necesidades y exigencias del sector. Las máquinas que puedan tomar decisiones inteligentes basadas en patrones y datos, teniendo así una lógica inherente en el proceso, son cada vez más buscadas por los científicos.

La Inteligencia Artificial vino a abrir una nueva dimensi√≥n en este sentido. A contribuir a la enorme relevancia de la Inteligencia Artificial en Biolog√≠a est√° su capacidad para tomar decisiones. De este modo, ¬Ņqu√© impacto tendr√° la Inteligencia Artificial en la Biolog√≠a? ¬ŅEstaremos ante una revoluci√≥n?

El desarrollo tecnológico llevó a que la biología, en comunión con la medicina, creara mecanismos de detección y diagnóstico muy particulares para cada humano. La Nueva Generación Secuenciadora (NGS), por ejemplo, llevó a la aparición de una enorme cantidad de datos de genomas. Para tratar estos datos son necesarias herramientas bastante poderosas y avanzadas, siendo que las más precisas usan Inteligencia Artificial!

Inteligencia Artificial en Genómica y Proteómica

Desde 2014 que Machine Learning pasó a ser usado para interpretar datos genómicos. Sin embargo, la democratización de esta práctica todavía está muy lejos de ser alcanzada. Es un área muy mal explotada pues la Inteligencia Artificial tiene la capacidad de facilitar a gran escala la comprensión e interpretación de los genomas.

Los datos genómicos, muchas veces desestructurados y en cantidades avasalladoras, son excelentes para la actuación de Machine Learning pues logra crear patrones con los datos y hacerlo a un ritmo muy superior al de un humano.





La proteómica, un área de estudio muy idéntica a la genómica, pero aplicada a proteínas en vez de genes, tiene extremo interés en aplicar la Inteligencia Artificial en sus protocolos. Desde la utilización de la Espectrometría de Masas que se han creado diversos métodos de estudios proteicos en células y otras muestras.

Al analizar datos, estructuras y adquirir el aprendizaje de patrones proteicos, la Inteligencia Artificial puede etiquetar las proteínas, generar perfiles para las secuencias de la proteína, etc.

Como en la genómica, la Inteligencia Artificial tiene gran potencial en la proteómica debido a que los datos generados por las técnicas actuales son demasiado extensos y masivos de analizar.

Inteligencia Artificial en Filogenia

La Bioinformática y Biología Computacional, que revolucionó la Filogenia, también podrá ser bastante influenciada por la Inteligencia Artificial. Mientras que antiguamente las relaciones filogenéticas se realizaban sobre todo a través de datos morfológicos y anatómicos, hoy en día existe una panoplia de técnicas de Bioinformática que permiten llevar estos análisis mucho más allá.

Por ejemplo, utilizar algoritmos junto con otras técnicas, incluyendo el Teorema de Bayes, para encontrar relaciones filogenéticas precisas en una cierta muestra de una población.

Comparando las herramientas de hoy con las del pasado, es notoria la (re) evoluci√≥n que la Bioinform√°tica y la Inteligencia Artificial tuvieron en este medio. Por ejemplo, para la alineaci√≥n de √°rboles filogen√©ticos se utilizan com√ļnmente las herramientas UPGMA (unweighted pair group method con aritm√©tico medio) y Neighbor Joining.

La Inteligencia Artificial ya tiene importancia en el panorama de la Biología, pero al nivel de la Genómica, Proteómica y Filogenética, esa influencia aumentará cada vez más.

En comparaci√≥n con los m√©todos tradicionales, los m√©todos basados ‚Äč‚Äčen Machine Learning son m√°s precisos, poderosos y fiables. De este modo, estamos ante una peque√Īa revoluci√≥n en el modo como se hace Ciencia.

Ana Gomez

Ana G√≥mez. Naci√≥ en Asturias pero vive en Madrid desde hace ya varios a√Īos. Me gusta de todo lo relacionado con los negocios, la empresa y los especialmente los deportes, estando especializada en deporte femenino y polideportivo. Tambi√©n me considero una Geek, amante de la tecnolog√≠a los gadgets. Ana es la reportera encargada de cubrir competiciones deportivas de distinta naturaleza puesto que se trata de una editora con gran experiencia tanto en medios deportivos como en diarios generalistas online. Mi Perfil en Facebook:¬†https://www.facebook.com/ana.gomez.029   Email de contacto: ana.gomez@noticiasrtv.com

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