Una IA diseña moléculas sintéticas que controlan expresión génica en células de mamíferos

Barcelona, 8 may (EFE).- Un estudio del Centro de Regulación Genómica (CRG) describe por primera vez una inteligencia artificial (IA) que diseña moléculas sintéticas capaces de controlar la expresión génica en las células de mamíferos sanas.

Este estudio, publicado este jueves en la revista Cell, revela una nueva estrategia para activar o desactivar genes en tipos celulares con gran precisión y, según sus autores, se trata del primer caso de biología generativa para regular el genoma de células de mamífero sanas.

Un equipo del Centro de Regulación Genómica (CRG) ha creado una herramienta de IA que diseña secuencias reguladoras de ADN nunca antes vistas en la naturaleza.

Según indican los investigadores del CRG, se puede pedir al modelo de IA que cree fragmentos sintéticos de ADN con criterios personalizados como, por ejemplo, con instrucciones tales como: "activa este gen en las células madre que se convertirán en glóbulos rojos, pero no en plaquetas".

A continuación, el modelo predice qué combinación de letras de ADN (A, T, C, G) son necesarias para los patrones de expresión génica deseados en tipos específicos de células.

Así, los investigadores pueden usar esta información para sintetizar químicamente los fragmentos de ADN de aproximadamente 250 letras y agregarlos a un virus a fin de que lo entregue en el interior de las células.

Como prueba de concepto, los autores del estudio pidieron a la IA que diseñara fragmentos sintéticos que activen un gen que codifique una proteína fluorescente en algunas células, pero que deje los patrones de expresión génica inalterados en otros tipos.

Entonces crearon los fragmentos desde cero y los insertaron en células sanguíneas de ratón, donde el ADN sintético se fusionó con el genoma en lugares aleatorios y el experimento funcionó exactamente como se había predicho.

Según el doctor Robert Frömel, primer autor del estudio que llevó a cabo el trabajo en el Centro de Regulación Genómica (CRG), "las aplicaciones potenciales son enormes" ya que "es como escribir software, pero para la biología".

El estudio podría ayudar a desarrollar nuevas terapias génicas que aumenten o reduzcan la actividad de los genes en los tipos celulares o tejidos donde sea necesario.

También allana el camino a nuevas estrategias para ajustar los genes de un paciente y hacer que los tratamientos sean más efectivos y con menos efectos secundarios.

Hasta la fecha, los avances en este campo han servido sobre todo para el diseño de proteínas, y han ayudado a crear enzimas y anticuerpos completamente nuevos.

Sin embargo, muchas enfermedades humanas se derivan de una expresión génica defectuosa que es específica del tipo de célula, por lo que es posible que nunca exista la proteína perfecta para un potencial fármaco.

La expresión génica está controlada por elementos reguladores como los potenciadores, pequeños fragmentos de ADN que activan o desactivan genes.

Para corregir la expresión génica defectuosa, los investigadores buscan potenciadores que ya existan naturalmente en el genoma y que puedan ajustarse a sus necesidades, y esto se limita a las secuencias que ha producido la evolución.

La IA puede ayudar a diseñar potenciadores ultraselectivos que la naturaleza aún no ha inventado, explican los autores del estudio, y al estar hechos a medida pueden tener exactamente los patrones de encendido/apagado requeridos en tipos específicos de células.

Sin embargo, el desarrollo de modelos de IA requiere una gran cantidad de datos de alta calidad, que históricamente han escaseado en el caso de los potenciadores.

Los autores del estudio crearon enormes volúmenes de datos biológicos para construir su modelo de IA mediante la realización de miles de experimentos con modelos de laboratorio, y así poder estudiar tanto los potenciadores como los factores de transcripción, proteínas que también intervienen en el control de la expresión génica.

Durante cinco años el equipo diseñó más de 64.000 potenciadores sintéticos, cada uno meticulosamente construido para probar su interacción con los sitios de unión para 38 factores de transcripción diferentes.

Esto supone haber creado "la biblioteca más grande de potenciadores sintéticos jamás construida en células sanguíneas hasta la fecha", aseguran los autores del estudio.

Una vez insertados en las células, el equipo midió la actividad de cada potenciador sintético en siete etapas del desarrollo de las células sanguíneas, y descubrieron que muchos potenciadores activan genes en un tipo de célula, pero reprimen la actividad en otra. EFE