Investigación de la Universidad de California
23/08/2026 | 21:32
Redacción Cadena 3
El crecimiento y desarrollo saludable dependen de que decenas de miles de genes se activen en el momento y lugar correctos. Regiones específicas del ADN coordinan este proceso, guiando la producción de enzimas, hormonas, proteínas y otras moléculas necesarias para el funcionamiento adecuado de las células. Cuando la activación de genes falla, las células pueden malfuncionar y contribuir a enfermedades como el cáncer.
Para comprender mejor las secuencias de ADN que controlan este proceso, investigadores del laboratorio del profesor James T. Kadonaga de la Universidad de California en San Diego se centraron en un elemento crucial conocido como el "iniciador". Este iniciador marca el lugar donde la información codificada en un gen comienza a ser convertida o expresada en un producto funcional.
Decodificación de la secuencia del iniciador mediante IA
En el nuevo estudio, liderado por el investigador de posgrado Torrey Rhyne-Carrigg, el equipo utilizó secuenciación de ADN de alto rendimiento para medir la actividad de expresión génica en aproximadamente 500,000 versiones diferentes del iniciador.
Los investigadores utilizaron esos resultados para entrenar un sistema de aprendizaje automático, una forma de inteligencia artificial, para identificar el patrón característico de ADN asociado con el iniciador. Una vez que el modelo decodificó esa firma, el equipo buscó en los genes humanos la secuencia y descubrió que aproximadamente el 60% contenía el iniciador.
"Estos modelos de IA proporcionaron, por primera vez, predicciones sólidas sobre la presencia o ausencia del iniciador en los genes humanos, y así pudieron decodificar el patrón de secuencia de bases de ADN del iniciador", afirmó Kadonaga.
Predicción de los efectos de las mutaciones en el ADN
Los hallazgos podrían ayudar a los investigadores a anticipar cómo las mutaciones que afectan al iniciador pueden alterar la actividad génica y contribuir a una variedad de trastornos. Los datos del estudio y los modelos de IA también podrían apoyar el diseño de promotores sintéticos, secuencias que pueden activar o desactivar genes, con funciones adaptadas a propósitos específicos.
Más ampliamente, la investigación demuestra cómo los experimentos de laboratorio y la inteligencia artificial pueden combinarse para descubrir información codificada en el ADN humano.
"Este trabajo es un avance en el uso combinado de experimentos de laboratorio y IA para descifrar la información que está incrustada en la secuencia de las bases de ADN en los humanos", concluyó Kadonaga. "En última instancia, dentro de los seis mil millones de bases de ADN en cada una de nuestras células, hay un código de expresión génica que especifica cuándo, dónde y en qué medida cada uno de nuestros genes debe activarse o desactivarse. Si tuviéramos un modelo de IA para todo el código de expresión génica, podríamos predecir la actividad de cada una de las diferentes variantes de genes en diferentes personas. El nuevo modelo de IA para el iniciador es una parte pequeña pero importante de este código de expresión génica, y soy optimista de que ampliaremos nuestros modelos de IA del código de expresión génica humano en un futuro no muy lejano.
¿Qué descubrieron los investigadores?
Decodificaron un interruptor oculto en el ADN humano que activa aproximadamente el 60% de los genes.
¿Quién lideró el estudio?
El estudio fue liderado por el investigador de posgrado Torrey Rhyne-Carrigg.
¿Cuándo se realizó el estudio?
El estudio fue publicado el 23 de agosto de 2026.
¿Dónde se llevó a cabo la investigación?
En la Universidad de California en San Diego.
¿Cómo se logró el descubrimiento?
Utilizando inteligencia artificial para analizar 500,000 secuencias de ADN.
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