La biología cuántica y la inteligencia artificial se unen para mejorar la precisión de la edición genética
Unos científicos del ORNL han utilizado la biología cuántica, la IA y la bioingeniería para mejorar la edición del genoma CRISPR Cas9 en microbios, impulsando así la producción de combustibles renovables y productos químicos.
La tecnología CRISPR es una poderosa herramienta de bioingeniería que altera el código genético para mejorar el rendimiento de los organismos o corregir mutaciones. La tecnología CRISPR Cas9 se dirige a lugares específicos del genoma y los corta utilizando un único ARN guía. Los anteriores modelos de predicción de ARN guía eficaces carecían de precisión en microbios debido a la escasez de datos de especies específicas.
Células de mamíferos
La investigadora Carrie Eckert, del grupo de Biología Sintética del ORNL, señaló que las herramientas CRISPR, diseñadas principalmente para especies modelo, presentan lagunas a la hora de adaptarse a microbios con estructuras y tamaños cromosómicos distintos, un hallazgo confirmado por este estudio.
Por ello, los investigadores del ORNL mejoraron el diseño del ARN guía investigando los procesos dentro de los núcleos celulares donde reside el material genético. Utilizaron la biología cuántica, que fusiona la biología molecular y la química cuántica, para comprender cómo influye la estructura electrónica en las propiedades de los nucleótidos, los componentes básicos del ADN y el ARN.
“La distribución de electrones dentro de la molécula influye en la reactividad y la estabilidad estructural, lo que afecta a la capacidad del complejo enzima-ARN guía Cas9 para unirse eficazmente al ADN del microbio”, señala Erica Prates, bióloga de sistemas computacionales del ORNL.
Los científicos unen la biología cuántica y la IA para lograr la precisión en la edición de genes: La mejor guía a través de un bosque de decisiones
Los investigadores idearon un modelo de inteligencia artificial interpretable denominado bosque aleatorio iterativo, descrito en la revista Nucleic Acids Research, que emplea unos 50.000 ARN guía diseñados para el genoma de la bacteria E. coli. Este modelo integraba propiedades químicas cuánticas, con el objetivo de mejorar la selección de los ARN guía.
Por tanto, este enfoque desveló características cruciales de los nucleótidos que contribuyen a una mejor selección de los ARN guía. “Gracias a este modelo, hemos podido comprender mejor los mecanismos moleculares que rigen la eficacia de los ARN guía”, subraya Prates. “Esencialmente, se trata de una rica base de datos moleculares que contribuye al avance de la tecnología CRISPR”.
El equipo del ORNL verificó la precisión del modelo de IA explicable realizando experimentos de corte CRISPR Cas9 en E. coli, empleando un amplio conjunto de guías elegidas por el modelo.
La utilización de la IA explicable proporcionó una comprensión más profunda de los procesos biológicos que subyacen a los resultados. Así, Jaclyn Noshay, primera autora del artículo y antigua bióloga de sistemas computacionales del ORNL, destacó el contraste con los modelos de aprendizaje profundo, que a menudo funcionan como algoritmos de “caja negra”, carentes de interpretabilidad.
“Nuestro objetivo era refinar nuestra comprensión de los principios de diseño de guías para mejorar la eficiencia de corte, particularmente en especies microbianas, reconociendo las limitaciones de los modelos entrenados a través de diferentes reinos biológicos”, enfatizó Noshay.
Con miles de características, el modelo de IA se entrenó utilizando el superordenador Summit del ORNL en la Oak Ridge Leadership Computer Facility (OLCF), una instalación de usuarios de la Oficina de Ciencia del DOE.
Los científicos unen la biología cuántica y la IA para lograr la precisión en la edición de genes: propiedades cuánticas
Además, Eckert expresó su intención de colaborar con su equipo de biología sintética y sus homólogos de ciencias computacionales en el ORNL, con el objetivo de seguir mejorando el modelo CRISPR Cas9 microbiano recién desarrollado aprovechando datos experimentales o explorando diversas especies microbianas.
Por lo tanto, considerar las propiedades cuánticas ofrece la posibilidad de mejorar las guías Cas9 aplicables a diversas especies. Por lo tanto,” este estudio extiende sus implicaciones incluso a las aplicaciones a escala humana”, señaló Eckert. “Las predicciones precisas de las guías son cruciales, ya sea para el desarrollo de fármacos dirigidos a regiones genómicas específicas”.
La mejora de los modelos CRISPR Cas9 agiliza el proceso de vinculación entre genotipo y fenotipo, haciendo avanzar la genómica funcional. Esta investigación es importante para proyectos como el Centro de Innovación Bioenergética (CBI), dirigido por el ORNL, que se centra en mejorar las plantas de materias primas bioenergéticas y la fermentación bacteriana de la biomasa.
” Nos proponemos mejorar significativamente la capacidad predictiva del ARN guía con esta investigación”, destacó Eckert. “Una comprensión más profunda de los mecanismos biológicos y una aportación de datos más amplia perfeccionarán nuestra orientación, amplificando la precisión y la velocidad de investigación”.
En este sentido, Paul Abraham, del ORNL, que supervisa el SEED SFA del Programa de Ciencia Genómica del DOE que respalda la investigación CRISPR, elogió los avances del estudio: “Esto supone un avance significativo en la comprensión de cómo evitar errores en el código genético de un organismo. Estoy deseando refinar estas predicciones con más datos y el uso continuado de modelos de IA explicables”.
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