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#Novedades de la industria
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Medicina de la inteligencia artificial y de la precisión
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Cuando la investigación comenzó por el genoma humano a principios de los años 90, muchos doctores anticiparon una edad de la medicina de la precisión (P.M.), con los pacientes tomando las drogas altamente modificadas para requisitos particulares que apuntaban los conductores genéticos específicos de su enfermedad o condición.
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Hoy, como la inteligencia artificial (AI) y aprendizaje de máquina (ml) desempeñe un mayor papel en terapia génica, medicina única está en la salida.
Los pacientes tomarían las drogas altamente modificadas para requisitos particulares que apuntan los conductores genéticos específicos de su enfermedad o condición.
Después de años de reveses, la terapia génica ahora está generando los títulos por todas las razones correctas. En marzo de 2017, fue anunciado que habían curado a un adolescente francés de anemia de células falciformes después de recibir terapia génica en 2015. También vio el año pasado que los E.E.U.U. Food and Drug Administration aprueban las primeras terapias génicas para tratar formas de leucemia y de linfoma, así como la distrofia retiniana, una enfermedad heredada.
Ningunas de estas terapias, sobre la base de la tecnología ahora-anticuada, beneficiada del AI en su desarrollo. Con todo la cantidad rápidamente cada vez mayor de datos genomic que son generados y compartidos sostiene la demanda para los tratamientos genéticos que son más eficientes, estables y sofisticados. El AI miente en el corazón de esta progresión.
Las “tecnologías del P.M. que se convierten tales como terapia génica están conduciendo la industria farmacéutica hacia las drogas para poblaciones de pacientes siempre más estrechas,” dijo a Claes Gustafsson, cofundador y principal oficial comercial en ATUM, una organización de servicio California-basada de la bioingeniería que aplica el aprendizaje de máquina a la síntesis del gen. “Encontrando entrecrúcese entre la droga derecha y la población de pacientes adecuada es cada vez más AI el exigir.”
AI en la práctica
Los progresos en el “gen que corrige” a científicos malos ahora están alterando la DNA de pacientes vivos, ofreciendo oportunidades sin precedentes en medicina genomic. Con todo corregir la DNA con seguridad y exactamente puede ser un negocio difícil. El AI puede ayudar impulsando la precisión de la edición.
Usando los datos derivados de estudios globales de la expresión génica y de experimentos epigenéticos, el experto Edimburgo-basado Synpromics del control del gen utiliza algoritmos del ml para predecir qué secuencias genomic están implicadas en la regulación tipo-específica de la célula de la expresión génica. Esto ha conducido el desarrollo de la plataforma pronto de la compañía, que permite al diseño de “promotores sintéticos” regular actividad de gen y exacto la producción de la proteína del control.
ATUM, el proveedor establecido en los Estados Unidos más grande de los genes sintéticos para el uso industrial y académico, ha empleado AI/ML para desarrollar su Salto-en la tecnología de la transposasa, que permite a cualquier secuencias de ADN recombinante comportarse como transposon. Un transposon es las secuencias de ADN que pueden cambiar su posición dentro de un genoma, creando o invirtiendo mutaciones y alterando la identidad genética y el tamaño genomic de la célula. La ingeniería Ml-basada usada recientemente de la compañía para hacer un transposon de la rana 300 veces más eficientes en la introducción de genes en las células mamíferas.
“Los algoritmos apenas miran los datos para encontrar modelos.”
Una de las brechas tecnológicas recientes más prometedoras de la medicina genomic es el desarrollo del gen CRISPR-Cas9 que corrige, que utiliza la enzima Cas9 y un pedazo de ARN para transformar la DNA. Docena o los ensayos CRISPR-Cas9 son tan en curso o planeada, llevado más por los investigadores chinos para combatir diversas formas de cáncer.
Para impulsar exactitud en CRISPR que corrige, el nuevo proyecto de la elevación de Microsoft utiliza datos y el AI genomic para predecir donde mejor corregir un filamento de la DNA para aliviar efectos secundarios y para acelerar la edición. La elevación y una herramienta complementaria para predecir los efectos en el blanco llamados acimut se han hecho público - disponible gratis.
Foco futuro
La comprensión del genoma humano y leveraging esa comprensión en medicina genomic son tareas que requieren capacidad analítica sobrehumana. A este respecto, el AI es un cambiador del juego. “Dado la escala de los datos de la genómica que son generados, somos en el punto donde los ordenadores están substituyendo a observadores humanos,” dijimos ya al Dr. Michael Roberts, fundador y principal oficial científico en Synpromics.
Con el genotipo y el fenotipo humanos relacionados con procesos e interacciones biofísicos innumerables, más cuyo no se entienden completamente, los desafíos que hacen frente a ésos implicados en terapia génica son escarpados. “El hecho de que estos procesos e interacciones sean tan mal entendidos es exactamente porqué el AI es tan potente,” explicó a Gustafsson de ATUM. “No confía en ‘la comprensión’ cómo todos los pedazos cabidos juntos. Los algoritmos apenas miran los datos para encontrar modelos.”
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