MADRID, 12 Nov. (EUROPA PRESS) -
Investigadores del Centro de Investigación CeMM de Medicina Molecular de la Academia Austríaca de Ciencias y de la Universidad Médica de Viena (Austria) han desarrollado CellWhisperer, un método de IA y una herramienta de 'software' que vincula la expresión génica con texto descriptivo en más de un millón de muestras biológicas.
Proporciona un chat interactivo con IA para investigar biología compleja en inglés, sin las complejidades del código informático. Un nuevo estudio, publicado en 'Nature Biotechnology', demuestra cómo la IA crea una nueva forma para que los científicos interactúen con sus datos al estudiar las bases biológicas de las enfermedades.
De esta forma, CellWhisperer utiliza aprendizaje profundo multimodal aplicado a perfiles de actividad genética y texto biológico coincidente, recopilado por los autores a partir de bases de datos públicas con ayuda de modelos de IA. La combinación de estas dos modalidades de datos permite buscar en conjuntos de datos masivos mediante consultas de texto como: 'Muéstrame células inmunitarias del colon inflamado de pacientes con enfermedades autoinmunes'.
Asimismo, la IA multimodal CellWhisperer integra un extenso modelo de lenguaje entrenado para emular conversaciones entre biólogos y bioinformáticos durante el análisis de datos. Por lo tanto, interactuar con CellWhisperer se asemeja a conversar con un colega bioinformático, gracias a la interpretación que CellWhisperer hace de los datos biológicos y al conocimiento biológico del modelo de lenguaje. Por ejemplo, los usuarios pueden consultar a CellWhisperer sobre genes activos en células de interés y permitir que el modelo comente sobre posibles implicaciones biológicas.
Para ilustrar el potencial de CellWhisperer en el descubrimiento biológico, el equipo lo aplicó a datos de secuenciación de ARN de células individuales del desarrollo embrionario humano. Con consultas básicas como 'corazón' o 'cerebro', el modelo identificó etapas del desarrollo, poblaciones celulares y genes marcadores asociados a la formación de órganos humanos. Muchos de estos marcadores coincidieron con genes del desarrollo ya conocidos, mientras que otros señalaron candidatos previamente ignorados.
"La ciencia es trabajo en equipo, y con CellWhisperer, un asistente de investigación de IA se ha unido a nuestro equipo. CellWhisperer es de gran ayuda para la investigación exploratoria: nos permite obtener una primera impresión de un nuevo conjunto de datos y determinar dónde profundizar. Nos apoya y nos da las herramientas necesarias como científicos", concluye Christoph Bock, líder del proyecto e investigador principal del Centro de Investigación CeMM.
