Científicos del "Skoltech" han desarrollado un algoritmo basado en inteligencia artificial generativa, capaz de restaurar los datos faltantes sobre la ubicación de los genes en el ADN. Este método permite determinar con alta precisión las distancias entre los genes incluso con datos iniciales incompletos, lo que puede acelerar significativamente la investigación en el campo de la genética y la medicina.
Como explicó Kirill Polovnikov, profesor titular de "Skoltech", la tarea de determinar las distancias entre los genes a partir de un conjunto limitado de datos se reduce a un problema matemático que ahora se puede resolver con la ayuda de modelos generativos.
Si se conocen las distancias entre un número suficiente de pares de genes, la búsqueda de distancias entre los pares restantes, para los que no hay datos experimentales, toma la forma de un problema matemático con una solución concreta. Hemos demostrado por primera vez que tales problemas pueden ser resueltos por modelos generativos, lo cual es un ámbito atípico para su aplicación.
El genoma humano consta de largas cadenas de ADN empaquetadas en cromosomas. Comprender su estructura tridimensional es importante para estudiar el funcionamiento de los genes y su influencia en el desarrollo de enfermedades. Los métodos tradicionales, como la microscopía de fluorescencia (FISH), no siempre permiten obtener datos completos debido a limitaciones técnicas. Los científicos rusos propusieron utilizar la IA generativa para llenar estos vacíos, de forma similar a como las redes neuronales completan las imágenes.
Durante el experimento, el algoritmo DDRM restauró con éxito los datos faltantes en una sección del cromosoma 21 humano, superando a los métodos clásicos. Esto abre perspectivas para un análisis más rápido y preciso del genoma, lo cual es fundamental para el desarrollo de nuevos fármacos y métodos de diagnóstico de enfermedades hereditarias.
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