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IA descubre posible nuevo mecanismo de edición genética

Agentes de inteligencia artificial analizaron una base con 1,900 millones de clústeres de proteínas y detectaron el sistema ART; científicos confirmaron parte de sus características, aunque su función biológica sigue sin conocerse.

Agentes de inteligencia artificial basados en Claude identificaron un sistema enzimático denominado transcriptasas inversas asociadas a matrices, o ART por sus siglas en inglés, después de analizar millones de secuencias genéticas. El hallazgo podría ofrecer pistas sobre un mecanismo molecular con posibles aplicaciones futuras en edición genética, aunque su función biológica todavía no ha sido determinada.

El trabajo fue realizado como parte de las actividades del nuevo laboratorio de biología de Anthropic. De acuerdo con la información divulgada sobre el proyecto, un equipo de científicos revisó posteriormente los resultados generados por la inteligencia artificial y efectuó pruebas de laboratorio para comprobar algunas de las características del sistema.

Una búsqueda entre 1,900 millones de clústeres

La investigación comenzó con una instrucción para buscar transcriptasas inversas no caracterizadas dentro de una base de datos que contenía 1,900 millones de clústeres de proteínas. Estas enzimas tienen la capacidad de utilizar ARN como plantilla para producir ADN.

Durante 21.5 horas de trabajo continuo, alrededor de 950 agentes basados en el modelo Claude Mythos 5 ejecutaron la campaña de minería genómica. El proceso consumió aproximadamente 210 millones de tokens y, según los datos difundidos, se desarrolló sin intervención humana después de la instrucción inicial.

Los agentes recopilaron más de 200 mil transcriptasas inversas, localizaron cerca de 3,500 sistemas candidatos y redujeron finalmente la selección a 20. Anthropic señaló que una tarea de esta magnitud podría requerir semanas o meses de trabajo para un científico especializado.

Los sistemas de inteligencia artificial trabajaron en parejas. Un agente se encargaba de planificar y ejecutar cada tarea, mientras otro revisaba el procedimiento y los resultados. Durante el análisis de una familia inusual de transcriptasas inversas, uno de los agentes examinó directamente las secuencias e identificó un patrón de repeticiones en tándem que no había sido advertido previamente.

Similitudes y diferencias con CRISPR

El sistema ART comparte con CRISPR la presencia de una matriz formada por repeticiones de ADN. Esa matriz puede transcribirse para generar pequeñas moléculas de ARN, una característica que fue observada durante las pruebas efectuadas por los investigadores.

Sin embargo, ambos sistemas presentan diferencias importantes. CRISPR funciona junto con genes y proteínas asociadas, conocidas como Cas, que pueden actuar como herramientas moleculares para cortar el ADN en puntos específicos. En las inmediaciones de la matriz de ART no fueron encontrados genes cas.

En lugar de operar como las denominadas “tijeras moleculares” de CRISPR, ART parece estar relacionado con una transcriptasa inversa especializada en copiar ARN y convertirlo en ADN. Hasta ahora, los experimentos únicamente han confirmado que su matriz produce pequeños ARN. No se ha demostrado la actividad directa de la enzima ni se conoce el papel que cumple el sistema en los virus que infectan bacterias.

Un posible camino para nuevas herramientas

La posible utilidad de ART se estudia desde dos perspectivas: su función natural y sus eventuales aplicaciones biotecnológicas. La primera permanece sin respuesta, mientras que la segunda parte de su combinación de características moleculares.

Otros sistemas conocidos con rasgos comparables son programables y pueden efectuar operaciones sobre el material genético, como cortar, copiar o insertar secuencias. Esto no significa que ART ya pueda utilizarse para editar genes; será necesario realizar más experimentos para establecer si posee capacidades similares y si puede controlarse de manera segura.

Más allá de una eventual aplicación, el proyecto muestra cómo agentes autónomos de inteligencia artificial pueden revisar bases genómicas de gran tamaño, detectar patrones difíciles de reconocer y proponer hipótesis para su validación. La participación de científicos sigue siendo necesaria para comprobar experimentalmente los resultados y determinar su relevancia biológica.

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