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Inteligencia artificial acelera y mejora el análisis masivo de proteínas

Utilizando inteligencia artificial (IA), investigadores de la Universidad Técnica de Munich (TUM), en Alemania, lograron hacer que el análisis masivo de proteínas de cualquier organismo sea mucho más rápido que antes y casi sin errores. Se espera que este nuevo enfoque provoque un cambio considerable en el campo de la proteómica, ya que puede aplicarse tanto en la investigación básica como en la clínica.

El genoma de cualquier organismo contiene los planos de miles de proteínas que controlan casi todas las funciones vitales. Las proteínas defectuosas conducen a enfermedades graves, como el cáncer, la diabetes o la demencia. Por lo tanto, las proteínas también son los objetivos más importantes para los medicamentos.

A fin de comprender mejor los procesos de la vida y las enfermedades y desarrollar terapias más adecuadas, es necesario analizar simultáneamente la mayor cantidad posible de proteínas. Actualmente, se utiliza la espectrometría de masas para determinar el tipo y la cantidad de proteínas en un sistema biológico. Sin embargo, los métodos actuales de análisis de datos continúan produciendo muchos errores.

Un equipo de la Universidad Técnica de Munich liderado por el científico de bioinformática Mathias Wilhelm y el bioquímico Bernhard Küster, profesor de Proteómica y Bioanalítica en dicha casa de estudios, ahora ha tenido éxito en el uso de datos proteómicos para entrenar una red neuronal de tal forma que es capaz de reconocer proteínas mucho más rápido y casi sin errores.

Una solución para un problema grave

Los espectrómetros de masas no miden proteínas directamente. Analizan partes más pequeñas que consisten en secuencias de aminoácidos con hasta 30 bloques de construcción. Los espectros medidos de estas cadenas se comparan con las bases de datos para asignarlas a una proteína específica. Sin embargo, el software de evaluación solo puede utilizar parte de la información que contienen los espectros. Por lo tanto, ciertas proteínas no se reconocen o se reconocen incorrectamente.

«Este es un problema grave«, indicó Küster. La red neuronal desarrollada por el equipo de la TUM utiliza toda la información de los espectros para el proceso de identificación. «Nos perdemos menos proteínas y cometemos 100 veces menos errores«, aseguró el científico.

Aplicable a todos los organismos

«Prosit«, como los investigadores llaman al software de IA, es «aplicable a todos los organismos del mundo, incluso si sus proteomas nunca se han examinado antes«, destacó Mathias Wilhelm. «Esto permite realizar investigación que antes era inconcebible«.

Con la ayuda de 100 millones de espectros de masas, el algoritmo ha sido entrenado de forma tan amplia que puede utilizarse con todos los espectrómetros de masas comunes sin ningún entrenamiento adicional. «Nuestro sistema es el líder mundial en este campo«, resaltó Küster.

Un mercado que vale miles de millones

Clínicas, compañías de biotecnología, compañías farmacéuticas e institutos de investigación están utilizando dispositivos de alto rendimiento de este tipo. El mercado ya vale miles de millones. Con «Prosit«, será posible desarrollar instrumentos aún más poderosos en el futuro. Los investigadores y los médicos también podrán buscar mejores biomarcadores en la sangre u orina de los pacientes o monitorear las terapias para determinar su eficacia.

Los científicos también tienen grandes esperanzas en la investigación fundamental. «El método se puede utilizar para rastrear nuevos mecanismos reguladores en las células«, comentó Küster. «Esperamos obtener una cantidad considerable de conocimiento aquí, que, a mediano y largo plazo, se reflejará en el tratamiento de enfermedades que sufren los humanos, los animales y las plantas«.

Wilhelm también espera que «los métodos de IA como Prosit cambien pronto el campo de la proteómica, ya que pueden usarse en casi todas las áreas de investigación sobre proteínas«.

Vía: EurekAlert! – American Association for the Advancement of Science

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