{"id":24305,"date":"2021-08-31T12:04:10","date_gmt":"2021-08-31T18:04:10","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=24305"},"modified":"2021-08-31T12:04:10","modified_gmt":"2021-08-31T18:04:10","slug":"el-aprendizaje-profundo-esta-abordando-otro-misterio-central-de-la-biologia-la-estructura-del-arn","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/el-aprendizaje-profundo-esta-abordando-otro-misterio-central-de-la-biologia-la-estructura-del-arn\/","title":{"rendered":"El aprendizaje profundo est\u00e1 abordando otro misterio central de la biolog\u00eda: la estructura del ARN"},"content":{"rendered":"

El aprendizaje profundo consiste en resolver los secretos m\u00e1s profundos de la biolog\u00eda a una velocidad asombrosa.<\/span><\/p>\n

Hace apenas un mes, DeepMind resolvi\u00f3 un gran desaf\u00edo de 50 a\u00f1os: el\u00a0plegamiento de prote\u00ednas<\/a>\u00a0.\u00a0Una semana despu\u00e9s, produjeron una base de datos totalmente transformadora de m\u00e1s de 350.000 estructuras de prote\u00ednas, incluyendo m\u00e1s del 98 por ciento de las prote\u00ednas humanas conocidas.\u00a0La estructura est\u00e1 en el coraz\u00f3n de las funciones biol\u00f3gicas.\u00a0El volcado de datos, programado para\u00a0explotar a 130 millones de<\/a>\u00a0estructuras para fin de a\u00f1o, permite a los cient\u00edficos incursionar en la \u201cmateria oscura\u201d anterior \u2014prote\u00ednas invisibles y no probadas\u2014 de la composici\u00f3n del cuerpo humano.<\/span><\/p>\n

El resultado final es nada menos que revolucionario.\u00a0Desde la investigaci\u00f3n en ciencias biol\u00f3gicas b\u00e1sicas hasta el desarrollo de nuevos medicamentos contra nuestras enfermedades m\u00e1s duras como el c\u00e1ncer, el aprendizaje profundo nos brind\u00f3 una\u00a0llave de<\/a>\u00a0oro\u00a0para desbloquear<\/a>\u00a0nuevos mecanismos biol\u00f3gicos, ya sean naturales o sint\u00e9ticos, que antes eran inalcanzables.<\/span><\/p>\n

Ahora, el querido de la IA est\u00e1 listo para hacer lo mismo con el ARN.<\/span><\/p>\n

Como hijo del medio del dogma central “ADN a ARN a prote\u00edna”, el ARN no recibi\u00f3 mucha prensa hasta su\u00a0contribuci\u00f3n a la vacuna<\/a>\u00a0Covid-19\u00a0.\u00a0Pero la mol\u00e9cula es un doble h\u00e9roe: tanto lleva informaci\u00f3n gen\u00e9tica como, dependiendo de su estructura, puede catalizar funciones biol\u00f3gicas, regular qu\u00e9 genes est\u00e1n activados, modificar su sistema inmunol\u00f3gico y, a\u00fan m\u00e1s loco, potencialmente\u00a0transmitir “recuerdos” de<\/a>\u00a0generaci\u00f3n en generaci\u00f3n. .<\/span><\/p>\n

Tambi\u00e9n es frustrantemente dif\u00edcil de entender.<\/span><\/p>\n

Al igual que las prote\u00ednas, el ARN tambi\u00e9n se pliega en complicadas estructuras tridimensionales.\u00a0La diferencia, explican los Dres.\u00a0Rhiju Das y Ron Dror de la Universidad de Stanford, es que comparativamente sabemos tan poco sobre estas mol\u00e9culas.\u00a0Hay 30 veces m\u00e1s tipos de ARN que prote\u00ednas, pero la cantidad de estructuras de ARN descifradas es menos del uno por ciento en comparaci\u00f3n con las prote\u00ednas.<\/span><\/p>\n

El equipo de Stanford decidi\u00f3 cerrar esa brecha.\u00a0En un\u00a0art\u00edculo<\/a>\u00a0publicado la semana pasada en\u00a0Science<\/i>\u00a0, describieron un algoritmo de aprendizaje profundo llamado ARES (Atomic Rotationally Equivalent Scorer) que resuelve de manera eficiente la estructura 3D del ARN, eliminando los intentos anteriores del agua.<\/span><\/p>\n

Los autores “han logrado un progreso notable en un campo que ha demostrado ser recalcitrante a los avances transformadores”, dijo el Dr. Kevin Weeks de la Universidad de Carolina del Norte, que no particip\u00f3 en el estudio.<\/span><\/p>\n

A\u00fan m\u00e1s impresionante, ARES se entren\u00f3 en solo 18 estructuras de ARN, pero pudo extraer reglas sustanciales de “bloques de construcci\u00f3n” para el plegamiento de ARN que se probar\u00e1n m\u00e1s en laboratorios experimentales.\u00a0ARES tambi\u00e9n es independiente de las entradas, ya que no est\u00e1 dise\u00f1ado espec\u00edficamente para el ARN.\u00a0“Este enfoque es aplicable a diversos problemas en biolog\u00eda estructural, qu\u00edmica, ciencia de materiales y m\u00e1s all\u00e1”, dijeron los autores.<\/span><\/p>\n

Conoce al ARN<\/span><\/h3>\n

La importancia de esta biomol\u00e9cula para nuestra vida cotidiana probablemente se resuma como “Vacuna Covid, gota de micr\u00f3fono”.<\/span><\/p>\n

Pero es mucho m\u00e1s.\u00a0Al igual que las prote\u00ednas, el ARN se transcribe a partir del ADN.\u00a0Tambi\u00e9n tiene cuatro letras, A, U, C y G, con A agarrando U y C atadas a G. El ARN es una familia completa, siendo el tipo m\u00e1s conocido el ARNm, que lleva instrucciones gen\u00e9ticas para construir prote\u00ednas.\u00a0Pero tambi\u00e9n hay ARNt (me gusta pensar en ellos como drones de transporte) que se adhieren a los amino\u00e1cidos y los transportan a la f\u00e1brica de prote\u00ednas, microARN que controlan la expresi\u00f3n gen\u00e9tica e incluso primos m\u00e1s extra\u00f1os de los que entendemos poco.<\/span><\/p>\n

En pocas palabras: el ARN es un objetivo poderoso y una inspiraci\u00f3n para la medicina gen\u00e9tica o las vacunas.\u00a0Una forma de apagar un gen sin tocarlo, por ejemplo, es matar a su mensajero de ARN.\u00a0En comparaci\u00f3n con la terapia g\u00e9nica, dirigirse al ARN podr\u00eda tener menos efectos no deseados y, al mismo tiempo, mantener intacto nuestro modelo gen\u00e9tico.<\/span><\/p>\n

En mi cabeza, el ARN a menudo se parece a unos auriculares enredados.\u00a0Comienza como una cuerda, pero luego se enreda en un bucle de bucle, como si se retuerce una banda de goma.\u00a0Esa estructura retorcida luego se retuerce nuevamente con bucles circundantes, formando una estructura terciaria.<\/span><\/p>\n

A diferencia de los auriculares frustrantemente molestos, el ARN se retuerce de formas semidedecibles.\u00a0Tiende a asentarse en una de varias estructuras.\u00a0Estos son como la forma en la que tu cuerpo se contorsiona durante un mont\u00f3n de movimientos de baile.\u00a0Luego, las estructuras de ARN terciario unen estos movimientos de baile en un “motivo”.<\/span><\/p>\n

“Es probable que cada ARN tenga una personalidad estructural distinta”, dijo Weeks.<\/span><\/p>\n

Esta aparente simplicidad es lo que hace que los investigadores se arranquen los pelos.\u00a0Los componentes b\u00e1sicos del ARN son simples: solo cuatro letras.\u00a0Tambi\u00e9n se pliegan en estructuras semirr\u00edgidas antes de convertirse en moldes terciarios m\u00e1s complicados.\u00a0Sin embargo, “a pesar de estas caracter\u00edsticas simplificadoras, el modelado de estructuras complejas de ARN ha demostrado ser dif\u00edcil”, dijo Weeks.<\/span><\/p>\n

El dilema de la predicci\u00f3n<\/span><\/h3>\n

Las soluciones actuales de aprendizaje profundo generalmente comienzan con un requisito: un mont\u00f3n de ejemplos de entrenamiento, de modo que cada capa de la red neuronal pueda comenzar a aprender c\u00f3mo extraer caracter\u00edsticas de manera eficiente: informaci\u00f3n que permite a la\u00a0IA<\/a>\u00a0realizar predicciones s\u00f3lidas.<\/span><\/p>\n

Eso es un no-go para el ARN.\u00a0A diferencia de las estructuras de prote\u00ednas, el ARN simplemente no tiene suficientes ejemplos verdaderos y probados experimentalmente.<\/span><\/p>\n

Con ARES, los autores adoptaron un enfoque sorprendente.\u00a0Al algoritmo no le importa el ARN.\u00a0Descarta todo lo que ya sabemos sobre la mol\u00e9cula y sus funciones.\u00a0En cambio, se centr\u00f3 solo en la disposici\u00f3n de los \u00e1tomos.<\/span><\/p>\n

ARES se entren\u00f3 por primera vez con un peque\u00f1o conjunto de motivos conocidos de estructuras de ARN anteriores.\u00a0El equipo tambi\u00e9n agreg\u00f3 una gran cantidad de ejemplos alternativos de la misma estructura que eran incorrectos.\u00a0Al digerir este ejemplo, ARES ajust\u00f3 lentamente los par\u00e1metros de su red neuronal para que el programa comenzara a aprender c\u00f3mo cada \u00e1tomo y su ubicaci\u00f3n contribuyen a la funci\u00f3n general de la mol\u00e9cula.<\/span><\/p>\n

Similar a un algoritmo cl\u00e1sico de visi\u00f3n por computadora que extrae caracter\u00edsticas gradualmente, desde p\u00edxeles hasta l\u00edneas y formas, ARES hace lo mismo.\u00a0Las capas de su red neuronal cubren escamas finas y gruesas.\u00a0Cuando se le desafi\u00f3 con un nuevo conjunto de estructuras de ARN, muchas de las cuales son mucho m\u00e1s complejas que las de entrenamiento, ARES pudo destilar patrones y motivos novedosos, reconociendo c\u00f3mo se unen las letras.<\/span><\/p>\n

“Aprende completamente de la estructura at\u00f3mica, sin utilizar otra informaci\u00f3n … y no hace suposiciones sobre qu\u00e9 caracter\u00edsticas estructurales podr\u00edan ser importantes”, dijeron los autores.\u00a0Ni siquiera proporcionaron informaci\u00f3n b\u00e1sica al algoritmo, como que el ARN est\u00e1 formado por cadenas de cuatro letras.<\/span><\/p>\n

Como otro punto de referencia, el equipo desafi\u00f3 a ARES a RNA-Puzzles.\u00a0Iniciado en 2011,\u00a0RNA-Puzzles<\/a>\u00a0es un desaf\u00edo comunitario para que los bi\u00f3logos estructurales prueben sus algoritmos de predicci\u00f3n contra estructuras de ARN experimentales conocidas.\u00a0ARES arras\u00f3 con la competencia.\u00a0La resoluci\u00f3n promedio \u201cse ha mantenido obstinadamente estancada\u201d alrededor de 10 veces menos que la de una prote\u00edna, dijo Weeks.\u00a0ARES mejor\u00f3 la precisi\u00f3n en aproximadamente un 30 por ciento.\u00a0Es un paso aparentemente peque\u00f1o, pero un gran paso para uno de los problemas m\u00e1s intratables de la biolog\u00eda.<\/span><\/p>\n

Un c\u00f3digo estructural de ARN<\/span><\/h3>\n

En comparaci\u00f3n con la predicci\u00f3n de la estructura de las prote\u00ednas, el ARN es mucho m\u00e1s dif\u00edcil.\u00a0Y por ahora, ARES todav\u00eda no puede alcanzar el nivel de precisi\u00f3n necesario para los esfuerzos de descubrimiento de f\u00e1rmacos, o encontrar nuevos “puntos calientes” en las mol\u00e9culas de ARN que puedan modificar nuestra biolog\u00eda.<\/span><\/p>\n

Pero ARES es un poderoso paso adelante en “perforar la niebla” del ARN, uno que est\u00e1 “preparado para transformar el descubrimiento de la estructura y funci\u00f3n del ARN”, dijo Weeks.\u00a0Una mejora del algoritmo podr\u00eda ser incorporar algunos datos experimentales para modelar a\u00fan m\u00e1s estas intrincadas estructuras.\u00a0Lo que est\u00e1 claro es que el ARN parece tener un “c\u00f3digo estructural” que ayuda a regular los circuitos de los genes, algo que ARES y sus pr\u00f3ximas generaciones pueden ayudar a analizar.<\/span><\/p>\n

Gran parte del ARN ha sido la “materia oscura” de la biolog\u00eda.\u00a0Sabemos que est\u00e1n ah\u00ed, pero son dif\u00edciles de visualizar y a\u00fan m\u00e1s dif\u00edciles de estudiar.\u00a0ARES representa el pr\u00f3ximo telescopio en esa niebla.\u00a0\u201cA medida que sea posible medir, aprender (profundamente) y predecir los detalles de la estructura del ARN terciario, aguardan diversos descubrimientos nuevos en los mecanismos biol\u00f3gicos\u201d, dijo Weeks.<\/span><\/p>\n

Fuente:<\/p>\n

Fan, S. (2021, 31 agosto). Deep Learning Is Tackling Another Core Biology Mystery: RNA Structure. Recuperado 31 de agosto de 2021, de https:\/\/singularityhub.com\/2021\/08\/31\/deep-learning-is-tackling-another-core-biology-mystery-rna-structure\/<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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