INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA TRADUCIR EL CÓDIGO DE LA VIDA

Fuente: AndaluciaInvestiga.com – Carolina Moya Castillo

Investigadores del grupo de investigación de Inteligencia Computacional y Bioinformática de la Universidad de Córdoba (UCO) están desarrollando una aplicación informática que permite reconocer genes, es decir, aquellas partes del genoma (conjunto de todo el material genético de una especie) que cuentan con una función, en el marco de un proyecto de investigación de excelencia financiado con 291.012 euros.

“Secuencian el genoma del piojo del cuerpo humano”. Este anuncio significa que los científicos han descrito toda la información genética de ese organismo, es decir, las letras de las que está compuesto el código de la vida. Ese gran ‘diccionario’ supone una ingente cantidad de datos. En el caso del ratón doméstico, una de las primeras especies en ser decodificadas completamente, la información contenida requeriría el equivalente a 11 veces los 32 tomos de la 15º edición de la Enciclopedia Británica para escribirla completamente. Por si fuera poco, además de ser enorme, no toda esa información tiene una función conocida y es necesario procesarla para poder distinguir aquellas partes útiles, es decir, las que codifican proteínas, de las que no contienen información de interés, que se conoce como anotación.

La correcta anotación de un genoma para obtener la estructura completa de sus genes es crucial para el desarrollo de experimentos en biología molecular. Sin embargo, la anotación sólo mediante técnicas experimentales de biología molecular es costosa y lenta, con lo que hoy se utilizan los métodos computacionales automáticos en el ámbito de la Bioinformática. El caso de los investigadores del grupo de investigación Inteligencia Computacional y Bioinformática de la Universidad de Córdoba que están desarrollando una aplicación informática que permite reconocer genes, es decir, aquellas partes del genoma que cuentan con una función de codificación de proteínas.

Hasta ahora, separar las secuencias útiles de las otras se ha realizado mediante la comparación con genomas de especies similares o mediante métodos estadísticos. Sin embargo, ambas opciones cuentan con una serie de limitaciones. “Por ejemplo, si comparamos el genoma del ratón y del hombre comprobamos que muchas regiones codificantes se conservan entre del hombre y los roedores. Sin embargo, estas técnicas no permiten identificar genes aún no conocidos, o que han evolucionado. Además surge el problema de que la mayoría del no codifica proteínas, es decir, no tiene función definida en este sentido”, explica el responsable del proyecto, Nicolás García Pedrajas.

Para superar estos obstáculos, los investigadores aplican técnicas de computación evolutiva, es decir, estrategias de Inteligencia Artificial útiles en problemas donde no hay una formulación matemática que permita la aplicación de métodos clásicos. “Por ejemplo, si tenemos que detectar un gen relacionado con una enfermedad producida porque no hay una correcta transcripción de una secuencia, la flexibilidad de la computación evolutiva nos podría permitir detectar el punto en el que se ha producido una escisión alternativa en la cadena genética, y por tanto, dónde está el problema”, dice García-Pedrajas.

Dada su utilidad, los expertos aplican computación evolutiva al campo del reconocimiento estructural de genes. Tanto el código genético completo (el genoma) como el conjunto de genes de las especies identificados que se han estudiado son de acceso libre para la comunidad científica.

No obstante, esa cantidad de datos debe ser descifrada para averiguar qué partes de todo el material se corresponden con genes, es decir, cuales cuentan con una función en el organismo de codificación de las proteínas que constituyen nuestro cuerpo y regulan todos los procesos que ocurren en el organismo de un ser vivo.

De esta forma, los investigadores cordobeses han desarrollado un programa informático que descifra secuencias genéticas, es decir, traduce el código y separa los genes de los trozos sin función alguna. “Así predecimos la estructura de los genes, es decir, los localizamos dentro de todo el material genético, que para nosotros son datos”, comenta este investigador de la UCO.

Una vez perfeccionen el sistema de predicción los expertos pretenden implementar una plataforma bajo la filosofía del software libre y accesible desde Internet para todos los investigadores de los campos puedan compartir ideas, métodos y algoritmos.

Además de esta aplicación, con la predicción de la estructura de los genes, los expertos pretenden mejorar los métodos de la computación evolutiva como la posibilidad de obtener modelos de la estructura del gen más cercanos a la realidad molecular. “Es decir, estrategias más reales que incluyan las partes del gen que ahora no se consideran y pueden contribuir a una mejora considerable de los programas de predicción”, matiza García-Pedrajas.

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Grupo de investigación Inteligencia Computacional y Bioinformática de la UCO

Investigadores junto a los equipos

Más información:

Nicolás García-Pedrajas

Teléfono: 957 21 10 32

E-mail: npedrajas@uco.es