Con algunos datos ocultos sobre los genes y las células, los modelos de inteligencia artificial han hecho algunos descubrimientos asombrosos. ¿Qué podrían llegar a enseñarnos algún día?
En 1889, un médico francés llamado Francois-Gilbert Viault bajó de una montaña de los Andes, se extrajo sangre del brazo y la analizó bajo el microscopio. Sus glóbulos rojos, los cuales se encargan de transportar oxígeno, habían aumentado 42 por ciento. Había descubierto que el cuerpo humano tenía un poder misterioso: cuando necesita tener más de estas células fundamentales, puede fabricarlas según las requiera.
Los seres humanos tardaron 134 años en descubrir las células Norn. El verano pasado, las computadoras de California las descubrieron en solo seis semanas. “Eso es muy extraordinario debido a que nadie le dijo jamás al modelo que las células Norn estaban en el riñón”, comentó Jure Leskovec, un informático de la Universidad de Stanford que entrenó a las computadoras.
Qué tan lejos se llegará sigue siendo tema de debate.
Shirley Liu, una bióloga computacional en el Instituto para el Cáncer Dana-Farber en Boston, le dio una oportunidad. Theodoris extrajo datos de 106 estudios en seres humanos que habían sido publicados, los que, en su conjunto, incluían 30 millones de células e introdujo todo en un programa llamado GeneFormer.
El equipo de la Universidad de Stanford entró al negocio de los modelos fundacionales después de ayudar a construir una de las bases de datos de células más grandes del mundo, conocida como CellXGene. Desde el mes de agosto, los investigadores entrenaron a sus computadoras con 33 millones de células de esa base de datos y se concentraron en un tipo de información genética llamada ARN mensajero.
El modelo también fue capaz de transferir su conocimiento a nuevas especies. Cuando se le proporcionó el perfil genético de las células procedentes de un animal que nunca antes había visto , el UCE pudo identificar muchos de sus tipos de células. En otras palabras, es posible que el UCE haya descubierto un nuevo tipo de célula antes que los biólogos.Al igual que el ChatGPT, los modelos biológicos también se equivocan. Hace poco, Kasia Kedzierska, una bióloga computacional de la Universidad de Oxford, y sus colegas les dieron a GeneFormer y a otro modelo fundacional, el sgGPT, una serie de pruebas.
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