Somos mucho más que nuestro ADN, desde luego, pero esa misma afirmación contiene una premisa igual de cierta: en parte, sí somos nuestro ADN. El material genético de las células es una porción constitutiva de nosotros como individuos y como especie. Lo humano no se agota en los cromosomas, pero difícilmente podemos entender la historia de los Homo sapiens sin dar antes cuenta de lo que la genética tiene que decir. Son muchas las enfermedades que se están revelando como un producto de errores genéticos. Enfermedades que, hasta ahora, no sabíamos rastrear hasta su origen. La meta está clara: desentrañar cada secuencia del ADN humano; pero es una tarea tan vasta que no podemos completarla con los métodos que utilizamos ahora. Hace falta un cambio y puede que la IA tenga la respuesta.

Un grupo de investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (el archiconocido MIT), ha publicado en Science Advances una investigación que promete revolucionar parte de la investigación genética que conocemos. El ADN puede estudiarse a diferentes escalas. Por ejemplo, podemos “leer” las secuencias de moléculas que lo componen o, podemos ver cómo esas secuencias se pliegan formando una estructura tridimensional, como si se tratara de un origami bioquímico. Ambas características son importantes y la nueva IA que ha desarrollado este equipo del MIT puede dar cuenta de ambas, acelerando la segunda de una semana a pocos minutos. Pero… ¿podemos fiarnos de la IA?

Acordeones de papel

Para empezar, conviene recordar que el ADN son moléculas enormes formadas por una secuencia de otras moléculas más pequeñas a las que llamamos nucleobases: adenina, guanina, citosina y timina. Posiblemente hayas oído hablar de ellas como las “letras del ADN”: A, G, C, T, por las iniciales de estas cuatro nucleobases. El orden en el que se presenten estas “letras” es traducido por toda una maquinaria celular en moléculas necesarias para su supervivencia. Ahora bien… ya que hablamos de letras, imaginemos que están presentes en un libro. La información que yo lea estará condicionada, en parte, por la secuencia de letras que se ha impreso en sus páginas (la cadena de nucleobases en cuestión), pero no solo por ella. Si yo pego dos páginas entre sí, no podré leer la información que contenga y, a efectos prácticos, para mí como lector, eso afecta a lo que puedo interpretar del libro.

En el caso del ADN no podemos pegar páginas entre sí, pero sí podemos doblarlo de forma que parte de su “información” no sea legible para esa maquinaria celular encargada de convertirlo en moléculas. De hecho, esto explica cómo es posible que las células de nuestro hígado y de nuestro cerebro tengan las mismas moléculas de ADN aun siendo tan diferentes. Estos cambios que ocurren sobre el ADN (los que no cambian sus nucleobases, sino cómo las leemos), forman parte de la llamada “epigenética”. Y, lógicamente, no se limitan a pegar dos páginas entre sí, como con el libro. Las analogías nunca son del todo rigurosas, pero podríamos hacernos una mejor idea de cómo funcionan estos pliegues en el ADN si imaginamos la siguiente frase escrita en un solo renglón sobre una tira de papel: “Quería pedirte una cinta”. Doblándola de la forma adecuada, podemos eliminar esa “n” y convertirlo en “Quería pedirte una cita” o, con más pliegues, “Quería pedir nata”. No es solo que ocultemos parte de la información, sino que podemos cambiar el significado de la que queda expuesta.

Batiendo records

Los investigadores del MIT decidieron enfrentarse a este problema sabiendo que podemos deducir cómo se plegará ese ADN en función de la secuencia de nucleobases que contenga. El problema es que estamos hablando de una cantidad de información enorme y los métodos tradicionales Hi-C pueden tardar una semana en deducir la estructura tridimensional del ADN de una célula. Para acelerarlo, decidieron entrenar una inteligencia artificial con 11 millones de ejemplos analizados mediante técnicas tradicionales. El resultado es ChromoGen que, a su vez, puede dividirse en dos procesos secuenciales. En el primero, una IA entrenada para leer la secuencia de nucleobases de un fragmento de ADN hace lo propio y nos devuelve la concatenación de “letras” que lo forman. A continuación, la IA entrenada para predecir su plegamiento nos ofrece la estructura tridimensional que considera más posible.

“Mientras que podrías pasar seis meses realizando experimentos para obtener unas pocas docenas de estructuras en un tipo celular determinado, con nuestro modelo puedes generar mil estructuras en una región específica en 20 minutos usando solo una GPU”, dice Greg Schuette, uno de los autores principales del artículo. Un récord que no se queda solo en el reino de los trivia, sino que abre infinidad de posibilidades. Cuando una técnica requiere una gran inversión de tiempo o dinero hay que justificar muy bien cuándo y con qué emplearla. Eso significa que, por precaución y para no desperdiciar recursos, podemos pasar por alto casos muy productivos que, simplemente, no lo parecían tanto desde nuestro desconocimiento. Al abaratar costes y reducir tiempos, podemos cambiar la estrategia a algo más parecido a la pesca de arrastre, cubriendo los casos aparentemente más prometedores, igual que antes, pero también todos aquellos que habríamos pasado por alto y que, quizás, guardan sorpresas.

QUE NO TE LA CUELEN:

• En esta investigación la IA solo ha sido entrenada con secuencias de ADN de células de nuestro sistema inmunitario conocidas como linfocitos B. No obstante, la precisión de las predicciones se ha comprobado con los resultados que ofrecen técnicas convencionales y parece que, aunque los mejores resultados los ha obtenido prediciendo el plegamiento de fragmentos de ADN de linfocitos B, ha conseguido intuir relativamente bien la estructura tridimensional del ADN de otras células.

REFERENCIAS (MLA):

• Schuette, Greg, et al. "ChromoGen: Diffusion Model Predicts Single-Cell Chromatin Conformations." Science Advances, vol. 11, no. 5, 31 Jan. 2025, doi:10.1126/sciadv.adr8265.