La creencia de que la ciencia y la tecnología pueden ayudar a resolver los desafíos más urgentes del mundo impulsa el trabajo en CZI. En particular, la intersección de la Inteligencia Artificial (IA) y la biología proporciona una gran promesa para el futuro de la investigación científica. En las próximas décadas, la IA revolucionará nuestra comprensión de los sistemas celulares, allanando el camino para descubrimientos revolucionarios en la salud humana.
Mientras trabajan para lograr estos avances más grandes, ya nos encontramos percibiendo ejemplos de cómo la Inteligencia Artificial está cambiando drásticamente la forma en que trabajan los investigadores.
La IA y la Biología…
En el Instituto de Imágenes de Chanzuckerberg, los investigadores aplicaron recientemente herramientas de aprendizaje automático para analizar y extraer información valiosa de 13.000 imágenes en 3D de proteínas individuales dentro de las células humanas. Estas imágenes en 3D son cerca de 500 veces más delgadas que una hoja de papel, pero… las mismas están repletas de información sobre cómo funcionan nuestras células.
Analizar una de estas imágenes puede llevar horas; hacer miles lleva meses. Con la Inteligencia Artificial, los investigadores analizaron más de 10.000 imágenes en solo unos días. Los primeros signos de enfermedad se encuentran en nuestras células, y avances como este nos acercan a la comprensión de esas señales y cambios.
Además, según informan desde Chanzuckerberg se encuentran avanzando en el uso de IA para construir modelos de células virtuales que ayudarán a los científicos a pronosticar cómo responden las células a diversas condiciones, acelerando el descubrimiento científico, el diagnóstico de pacientes y de igual forma, las decisiones de tratamiento.
Se encuentran empezando a entrenar modelos que reúnen conjuntos de datos clave de secuenciación, imágenes y literatura. Esto incluye el aprovechamiento de conjuntos de datos seleccionados de fuentes disponibles públicamente como CELLxGENE, una plataforma de software que CZI creó y puso a disposición de la comunidad científica que brinda a los investigadores la biblioteca más grande de conjuntos de datos seleccionados de células individuales.
Desde Chanzuckerberg señalan que, con el tiempo, su objetivo es que estos modelos les proporcionen información sobre el comportamiento de las células y los sistemas celulares, allanando el camino para nuevas investigaciones y descubrimientos sobre la salud y las enfermedades humanas. Por ejemplo, Marinka Zitnik, quien es socia de la beca CZI y profesora asociada del Instituto Kempner para el Estudio de la Inteligencia Natural y Artificial, creó y entrenó un modelo para acelerar el diagnóstico de enfermedades raras. Este enfoque de aprendizaje profundo tiene la capacidad de poder ayudar a los investigadores a identificar genes que albergan mutaciones que pueden provocar enfermedades, lo que tiene la posibilidad de acortar el tiempo de diagnóstico y mejorar los resultados para los pacientes.
No cabe duda de que este trabajo centrado en el futuro es enormemente apasionante, pero lo que energiza igualmente es la ciencia interesante que se encuentran acelerando diariamente.
