El mundo microbiano es vasto, diverso y en gran parte desconocido. Con aproximadamente un trillón de especies, los microbios (bacterias, arqueas, virus y eucariotas unicelulares) dominaron la Tierra durante la mayor parte de su historia. Ahora, una investigadora del MIT está utilizando la inteligencia artificial para desentrañar sus secretos.
Yunha Hwang: Pionera en la intersección de la computación y la biología
Yunha Hwang, profesora del MIT, combina la microbiología ambiental y la informática para explorar la biología de los microbios. Su trabajo se centra en el desarrollo de modelos de lenguaje genómico para comprender mejor el genoma microbiano y su potencial.
¿Por qué estudiar microbios en ambientes extremos?
Los ambientes extremos son un tesoro para la biología inusual. Hwang explica que los microbios son los únicos capaces de sobrevivir en estos lugares, lo que los convierte en objetos de estudio fascinantes. Sin embargo, la mayoría de estos microbios no pueden cultivarse en laboratorio, lo que dificulta su estudio.
La metagenómica, el estudio del material genético directamente de muestras ambientales, es la clave para superar este desafío. El modelado del lenguaje genómico permite a los investigadores sondear los organismos ‘in silico’, utilizando únicamente datos de secuencia.
Modelos de lenguaje genómico: IA para el ADN
Un modelo de lenguaje genómico es esencialmente un modelo de lenguaje grande (LLM), pero en lugar de lenguaje humano, utiliza el ADN como lenguaje. Estos modelos se entrenan de manera similar a los LLM tradicionales, pero con lenguaje biológico en lugar de inglés o francés. El objetivo es aprender el lenguaje de la biología aprovechando la diversidad de los genomas microbianos.
Desentrañando la ‘materia oscura’ microbiana
Un genoma contiene millones de letras, lo que hace imposible para un humano comprenderlo completamente. Aquí es donde la IA y el aprendizaje automático resultan útiles. Al buscar patrones en grandes cantidades de datos genómicos, los investigadores pueden comenzar a cartografiar las relaciones evolutivas entre diferentes genomas y microbios.
Hwang busca incorporar más contexto genómico en la forma en que buscamos y anotamos proteínas, y comprendemos su función. Esto significa ir más allá de la similitud de secuencia o estructura y agregar información contextual para comprender mejor las proteínas y formular hipótesis sobre sus funciones.
El potencial de los microbios: Más allá de la eficiencia
Los microbios son, posiblemente, los mejores químicos del mundo. Aprovechar su metabolismo y bioquímica podría conducir a métodos más sostenibles y eficientes para producir nuevos materiales, terapias y polímeros. Pero el potencial de los microbios va más allá de la eficiencia.
Comprender cómo funcionan los microbios y su capacidad funcional es crucial para abordar los desafíos del cambio climático. Los microbios juegan un papel fundamental en el secuestro de carbono y el ciclo de nutrientes. Además, comprender cómo se comportan en diversos entornos es esencial para combatir las enfermedades infecciosas.
El futuro de la microbiología computacional
El trabajo de Yunha Hwang en el MIT representa un gran avance en la microbiología computacional. Al combinar la IA con la genómica, está abriendo nuevas vías para comprender el mundo microbiano y su potencial para transformar nuestra sociedad. Desde el desarrollo de nuevos materiales hasta la lucha contra las enfermedades, los microbios tienen mucho que ofrecer, y la IA es la clave para desbloquear sus secretos.
Fuente: MIT News – AI
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