Modelo regenerativo del gusano planario descubierto por algoritmo de inteligencia artificial
Podría contribuir a la bioingeniería regenerativa de órganos complejos.
Regeneración planaria cabeza-tronco-cola a partir de experimentos. (Crédito: Daniel Lobo and Michael Levin/PLOS Computational Biology)
Un sistema de inteligencia artificial ha realizado por vez primera la ingeniería inversa del mecanismo de regeneración del gusano planario –pequeños gusanos cuya extraordinaria característica de hacer crecer nuevamente partes de su cuerpo los ha convertido en un modelo de investigación de la medicina regenerativa humana.
El descubrimiento, realizado por biólogos de la Universidad de Tufts, da cuenta del primer modelo de regeneración descubierto por una inteligencia no humana y el primer modelo completo de la regeneración planaria, un modelo que ha resultado evasivo para los científicos por más de 100 años. La investigación, publicada el 4 de junio en PLOS Computational Biology (acceso abierto), es una muestra de como “la ciencia robot” puede auxiliar a los científicos humanos en el futuro.
Para construir órganos complejos, los científicos deben entender los mecanismos que le dan forma a esos organismos vivos.
Sin embargo, existe una brecha de conocimiento significativa entre los componentes genéticos moleculares requeridos para producir un determinado organismo y la comprensión de como generar esa forma compleja particular en el tamaño, la forma y la orientación correctas, indicó Michael Levin, profesor de biología y director del Centro de Desarrollo Regenerativo Biológico de Tufts.
“La mayoría de modelos regenerativos actuales derivados de experimentos genéticos son diagramas de flujo, muestran qué gen regula que otro u otros genes. Eso está bien, pero eso no te dice cuál será la forma última. No puedes decir si el resultado de muchos modelos genéticos será igual a un árbol, a un pulpo o un humano”, indicó Levin.
“La mayoría de modelos muestran los componentes necesarios para que inicie el proceso, pero no te muestra cuales son las dinámicas requeridas para producir determinada forma, paso a paso. Requerimos modelos constructivos o algorítmicos, que puedas seguir con precisión y que no exista misterio o incertidumbre. Sigues una receta y obtienes una forma precisa”.
Tal tipo de modelo se requiere para conocer los disparadores que podrían aplicarse para regenerar componentes particulares, o generar cambios deseados en la forma. Sin embargo, no existen esas herramientas para abordar la montaña siempre creciente de información experimental publicada en regeneración y biología del desarrollo, indicó Daniel Lobo, unos de los autores del artículo.
Un algoritmo evolutivo computacional
Para abordar este reto, Lobo y Levin desarrollaron un algoritmo que podría usarse para producir redes reguladoras capaces de “evolucionar” hasta predecir acertadamente los resultados de experimentos de laboratorio publicados y que los investigadores han colocado en la base de datos.
“Nuestro objetivo era identificar una red reguladora que podría ejecutarse en cada célula de un gusano virtual de manera tal que el resultado del modelado cabeza-cola de experimentos simulados sería similar a la información publicada”, dijo Lobo.
El algoritmo generó redes al combinar aleatoriamente redes anteriores y aplicar cambios aleatorios, adiciones y eliminaciones. Cada red candidata era probada en un gusano virtual con experimentos simulados. El algoritmo comparaba la forma resultante a partir de la simulación con la información real publicada en la base de datos.
A medida que evolucionaba, las nuevas redes gradualmente pudieron explicar más experimentos en la base de datos, la mayoría de los experimentos con gusanos planarios contenidos en la información existente relacionada con la regeneración de la cabeza versus la regeneración de la cola.
Modelo regenerativo descubierto por inteligencia artificial
Los investigadores aplicaron el algoritmo a un grupo combinado experimental de datos compuesto de 16 experimentos clave de regeneración planaria para determinar si este método podría identificar una red reguladora amplia de generación planaria.
Después de 42 horas, el algoritmo dio a conocer la red reguladora descubierta, que predijo correctamente los 16 experimentos del grupo. La red contenía siete moléculas regulatorias conocidas así como dos proteínas que no habían sido todavía identificadas en artículos existentes sobre regeneración planaria.
“Representa el modelo más completo de regeneración planaria hasta el día de hoy. Este es el único modelo que mecánicamente explica la determinación de polaridad cabeza-cola en el gusano planario bajo varios experimentos funcionales y es el primer modelo regenerativo descubierto en base a inteligencia artificial”, dijo Levin.
El artículo representa una aplicación exitosa del campo creciente de “ciencia robot”.
“Aunque la inteligencia artificial en este proyecto ejecutó muchos cálculos, el resultado obtenido es una teoría de lo que hace el gusano, y plantearse teorías sobre la naturaleza es básicamente el aspecto más creativo e intuitivo del trabajo de los científicos”, dijo Levin.
Fuente: http://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1004295
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