Entrenada con 128.000 genomas, Evo 2 puede leer y escribir ADN y detectar mutaciones con más del 90 % de precisión. Descubre cómo funciona
Un equipo internacional de científicos presentó Evo 2, un modelo avanzado de inteligencia artificial capaz de leer y escribir el código genético de todos los dominios de la vida. El sistema, desarrollado por investigadores del Arc Institute y NVIDIA, junto con especialistas de las universidades de Stanford, Berkeley y la Universidad de California en San Francisco, se publicó recientemente en la revista científica Nature.
La herramienta representa un nuevo avance en el campo de la biología generativa, una disciplina que utiliza modelos computacionales para comprender y diseñar sistemas biológicos. Evo 2 no solo analiza el ADN existente, sino que también puede proponer nuevos diseños biológicos y detectar mutaciones asociadas con enfermedades.
Según el equipo investigador, el sistema alcanza una precisión superior al 90 % en la identificación de mutaciones patogénicas. Esta capacidad lo convierte en una herramienta prometedora para mejorar el diagnóstico genético y acelerar la investigación biomédica.
Un modelo entrenado con una escala inédita de genomas
El desarrollo de Evo 2 implicó uno de los entrenamientos más ambiciosos en genética computacional hasta la fecha. Los científicos alimentaron el sistema con más de 9,3 billones de nucleótidos procedentes de 128.000 genomas, lo que incluye información de plantas, animales y seres humanos.
Esta enorme base de datos permite que el modelo identifique patrones evolutivos presentes en diferentes especies. De acuerdo con Patrick Hsu, cofundador del Arc Institute e investigador principal del proyecto, “Evo 2 tiene una comprensión generalista del árbol de la vida”, explicó Hsu. El investigador agregó que este avance representa “un momento clave en la biología generativa”, ya que los modelos de inteligencia artificial pueden “leer, escribir y pensar en el lenguaje de los nucleótidos”
El sistema utiliza una arquitectura denominada StripedHyena 2, que permite analizar secuencias genéticas mucho más largas que versiones anteriores. Gracias a esta capacidad, el modelo puede estudiar hasta un millón de nucleótidos en una sola secuencia y detectar relaciones complejas dentro del genoma.
Nuevas herramientas para estudiar enfermedades
Uno de los aspectos más destacados del modelo es su capacidad para identificar mutaciones vinculadas con enfermedades humanas. En pruebas realizadas con el gen BRCA1, asociado al cáncer de mama, Evo 2 logró diferenciar entre variantes benignas y patogénicas con una precisión superior al 90 %.
Este tipo de análisis podría ayudar a acelerar la investigación genética y mejorar la comprensión de enfermedades complejas. Además, el modelo permite explorar cómo interactúan diferentes partes del ADN dentro de un mismo organismo.Brian Hie, profesor de la Universidad de Stanford y coautor del estudio, explicó que la evolución ha dejado huellas en las secuencias biológicas que la inteligencia artificial puede aprender a interpretar.
“Al igual que el mundo ha dejado su impronta en el lenguaje de internet utilizado para entrenar modelos lingüísticos, la evolución ha dejado su impronta en las secuencias biológicas”, señaló Hie.
Un nuevo sistema abierto para la ciencia global
Los investigadores también plantean que Evo 2 puede funcionar como una plataforma sobre la cual otros científicos desarrollen aplicaciones específicas. Por esa razón, el equipo decidió liberar el modelo bajo una política de código abierto.
Esto significa que investigadores de todo el mundo podrán utilizar el sistema para estudiar enfermedades, diseñar nuevas moléculas o desarrollar herramientas de genómica computacional.Anthony Costa, director de biología digital en NVIDIA, señaló que compartir esta tecnología permitirá acelerar avances científicos en salud y biología.Para reducir posibles riesgos, el equipo excluyó patógenos humanos del conjunto de datos y estableció salvaguardas que promueven un uso responsable del sistema.
Con estas medidas, Evo 2 se posiciona como una de las herramientas más avanzadas en la intersección entre inteligencia artificial y biología, un campo que en los últimos años ha transformado la forma en que los científicos estudian la vida a nivel molecular.
Fuente: teleantioquia.co
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