Un equipo del laboratorio de James T. Kadonaga, profesor del Departamento de Biología Molecular de la Universidad de California en San Diego (UCSD), desarrolló un modelo de inteligencia artificial que descifró el patrón de ADN del iniciador, una pieza reguladora que determina el punto exacto donde comienza la expresión de un gen. Los resultados se publicaron en la revista Genes & Development y aportaron una nueva herramienta para analizar alteraciones del genoma.
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El iniciador, también denominado elemento Inr, rodea el sitio donde comienza la transcripción, proceso mediante el cual la célula lee la información genética para producir ARN y posteriormente proteínas, enzimas, hormonas y otros componentes esenciales. Una alteración en esta región puede modificar la activación de determinados genes y generar disfunciones celulares vinculadas con distintas enfermedades y tumores.
Medio millón de variantes permitieron entrenar el modelo
El trabajo, encabezado por el investigador doctoral Torrey Rhyne-Carrigg, analizó alrededor de 500.000 variantes diferentes de la secuencia del iniciador. El equipo midió la actividad de expresión génica de cada una mediante secuenciación de ADN de alto rendimiento y utilizó esos resultados para entrenar un algoritmo de aprendizaje automático. Así, el sistema reconoció patrones específicos de bases asociados con el inicio de la transcripción.
Al aplicar el modelo sobre el genoma humano, los científicos detectaron este mecanismo en aproximadamente seis de cada diez genes. La herramienta no buscó únicamente una secuencia fija, sino que reconoció relaciones entre distintas bases y distinguió iniciadores activos, inactivos y aquellos con menor eficiencia. Kadonaga destacó que los modelos ofrecieron por primera vez predicciones consistentes sobre la presencia o ausencia de este elemento en genes humanos.
El avance abrió nuevas posibilidades para estudiar el cáncer
La investigación también tendrá aplicaciones en el análisis de mutaciones puntuales relacionadas con enfermedades. Entre los genes regulados por el iniciador aparecen algunos específicos de determinados tejidos y otros asociados con el desarrollo del cáncer. Ante una variante genética que modifique esta región, la IA permitirá estimar si la alteración afectará la expresión del gen y determinará la magnitud de ese cambio.
Los investigadores comprobaron además que los patrones encontrados en humanos resultaron prácticamente idénticos a los observados en la mosca de la fruta, Drosophila melanogaster, una coincidencia que reforzó la hipótesis de un mecanismo conservado durante la evolución. El equipo buscará ahora avanzar hacia un modelo integral del código de expresión génica humano, capaz de anticipar cómo actuarán diferentes variantes genéticas según cada persona y tipo celular. Los resultados también podrán contribuir al diseño de promotores sintéticos para controlar la activación de genes.
