Inteligencia Artificial para la medicina regenerativa en humanos

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La Universidad de Tufts han presentado así el primer modelo de regeneración.Por primera vez se ha podido reconstruir el mecanismo regenerativo de la planaria a través de un sistema de Inteligencia Artificial (AI).

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PLANARIA.Vía www.customfishaquarium.com

La planaria es un pequeño gusano cuya extraordinaria capacidad para regenerar partes de su cuerpo, esto ha servido de modelo, hito que los científicos llevaban más de cien años intentando conseguir.

Para ser capaces de reproducir por bioingeniería órganos complejos, los científicos necesitan primero comprender los mecanismos por los que esos órganos se fabrican normalmente.

 

Sin embargo, según el biólogo Michael Levin, que ha liderado la investigación, existe una importante brecha en el conocimiento sobre los componentes genéticos exactos que se necesitan para que el cuerpo «fabrique» órganos con la forma, el tamaño y la orientación correctos.

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Vía http://blogs.plos.org

Según el biólogo Michael Levin ” No se puede saber si el resultado de nuestros modelos genéticos de regeneración será un árbol, un pulpo o un ser humano”.Levin“La mayoría de los modelos existentes muestran solo algunos de los componentes necesarios para que el proceso ocurra, pero no la dinámica que nos llevará, paso a paso, a una forma concreta. Lo que necesitamos son modelos algorítmicos de construcción, que se puedan seguir de una forma precisa y que no dejen lugar al misterio o la incertidumbre. Una receta para seguir y obtener la forma que queremos”.

Daniel Lobo, primer firmante del artículo,afirma que tales herramientas aún no existen, a pesar de la montaña de datos experimentales publicados hasta la fecha sobre regeneración y biología del desarrollo.

Para conseguir dar este salto, Levin y Lobo desarrollaron un algoritmo que fuera capaz de aplicar computación evolutiva y producir redes reguladas y capaces de evolucionar de formas concretas, de forma que fuera posible predecir los resultados de los experimentos reales de laboratorio a partir de los datos introducidos por los investigadores.

El algoritmo comparaba la forma resultante de la simulación con los datos de los experimentos reales. A medida que la evolución avanzaba, las nuevas redes empezaron a ser capaces de explicar más y más experimentos de la base de datos, incluyendo la mayoría de la literatura experimental sobre la planaria y su increíble capacidad de regeneración.

Este trabajo supone una exitosa aplicación en el creciente campo de la «ciencia robótica», de la que Levin está convencido que podrá ayudar enormemente a los investigadores en su trabajo, gracias a su capacidad de analizar enormes cantidades de datos muy rápidamente.

“Todo esto me hace pensar que la inteligencia artificial puede ayudar en todos los aspectos de la ciencia, no sólo en la minería de datos, sino también la inferencia del significado de esos datos” explica Levin.

 

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