Inteligencia artificial para lograr que la edición genética CRISPR sea más precisa

Inteligencia artificial para lograr que la edición genética CRISPR sea más precisa

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La tecnología de edición de genes CRISPR bien podría algún día librar al mundo de sus enfermedades más devastadoras, permitiéndonos simplemente editar el código genético responsable de una enfermedad.

Sin embargo, una de las cosas que se interponen en el camino de convertir esa fantasía en realidad es el problema de los efectos fuera de objetivo o efectos colaterales.

Muchas de las regiones con material genético tienen el mismo aspecto, lo que significa que CRISPR a menudo puede funcionar con el gen equivocado, causando lo que los científicos llaman efectos fuera de objetivo.

Ahora Microsoft espera usar inteligencia artificial para solucionar este problema.

Más que las tecnologías genéticas anteriores, puede apuntar y alterar con precisión un pequeño fragmento de código genético.

Pero aún así no siempre es tan preciso como nos gustaría.

Las opiniones sobre la frecuencia con la que esto sucede varían, pero al menos algunas veces, CRISPR realiza cambios en el ADN que tenía la intención de dejar quieto.

Según cuáles sean esos cambios, podrían provocar inadvertidamente nuevos problemas de salud, como cáncer.

Los científicos han estado trabajando durante mucho tiempo en formas de afinar CRISPR para que ocurran menos de estos efectos involuntarios.

Microsoft cree que la inteligencia artificial podría ser una forma de hacerlo.

Al trabajar con científicos informáticos y biólogos de instituciones de investigación de los EE. UU., La compañía ha desarrollado una nueva herramienta llamada Elevation que predice los efectos fuera del objetivo al editar genes con CRISPR.
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Funciona así: si un científico planea alterar un gen específico, ingresa su nombre en Elevation.

El sistema CRISPR está formado por dos partes, una proteína que corta y un ARN guía sintético diseñado para que coincida con una secuencia de ADN en el gen que desean editar.

Las diferentes guías pueden tener diferentes efectos fuera del objetivo dependiendo de cómo se usan.

Elevation sugerirá qué guía es menos probable que resulte en efectos fuera del objetivo para un gen en particular, usando el aprendizaje automático para resolverlo.

También proporciona comentarios generales sobre la probabilidad de efectos fuera del objetivo para el gen al que se dirige.

La plataforma basa su aprendizaje tanto en la investigación de Microsoft como en los datos disponibles públicamente sobre cómo interactúan diferentes objetivos y guías genéticos.

La herramienta está públicamente disponible para que los investigadores la utilicen de forma gratuita.

Funciona junto con una herramienta lanzada por Microsoft en 2016 llamada Azimuth que predice los efectos en el objetivo.

Existe un gran debate sobre cuán problemáticos son realmente los efectos fuera de objetivo de CRISPR, así como sobre cómo solucionarlos.

Durante el año pasado, Microsoft duplicó los esfuerzos para utilizar la inteligencia artificial para atacar los problemas de atención médica.

Fuentes: Gizmodo, Engadget

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