NVIDIA y Harvard utilizan inteligencia artificial para hacer que el análisis del genoma sea más rápido y económico

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Este avance podría llevar a identificar biomarcadores de enfermedades como el Alzheimer o el cáncer.

Científicos de NVIDIA y Harvard han logrado un gran avance en la investigación genética.

Desarrollaron un conjunto de herramientas de aprendizaje profundo que puede reducir significativamente el tiempo y el costo necesarios para ejecutar experimentos raros y unicelulares.

Según un estudio publicado en Nature Communications, el conjunto de herramientas de AtacWorks puede ejecutar inferencias en un genoma completo, un proceso que normalmente toma un poco más de dos días, en solo media hora.

Puede hacerlo gracias a las GPU Tensor Core de NVIDIA.

AtacWorks trabaja con ATAC-seq, un método bien establecido diseñado para encontrar áreas abiertas en el genoma de células sanas y enfermas.

Estas “áreas abiertas” son subsecciones del ADN de una persona que se utilizan para determinar y activar funciones específicas (piense en las células del hígado, la sangre o la piel).

Esta es la parte del genoma de una persona que podría dar a los científicos indicaciones sobre si una persona podría tener Alzheimer, enfermedad cardíaca o cáncer.

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ATAC-sec generalmente requiere el análisis de decenas de miles de células, pero AtacWorks puede obtener los mismos resultados utilizando solo decenas de células.

Los investigadores también aplicaron AtacWorks a un conjunto de datos de células madre que producen glóbulos rojos y blancos, subtipos que normalmente no se pueden estudiar con métodos tradicionales.

Pero con AtacWorks, pudieron identificar partes separadas del ADN asociadas con los glóbulos blancos y los glóbulos rojos, respectivamente.

La capacidad de analizar el genoma de forma más rápida y económica contribuirá en gran medida a identificar las mutaciones o biomarcadores específicos que podrían conducir a determinadas enfermedades.

Incluso podría ayudar al descubrimiento de fármacos al ayudar a los investigadores a descubrir cómo funciona la enfermedad.

“Con tipos de células muy raros, no es posible estudiar las diferencias en su ADN con los métodos existentes“, dijo la investigadora de NVIDIA y autora principal del artículo, Avantika Lal.

“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 el diagnóstico de fármacos”.

Fuente: Engadget