Un destacado grupo de investigadores del Instituto de Ciencias Industriales de la Universidad de Tokio han desarrollado un innovador algoritmo de machine learning, capaz de determinar el tamaño futuro de una célula individual durante su crecimiento y división.
El equipo ha implementado una red neuronal artificial que mejora la precisión al realizar pronósticos en comparación con enfoques tradicionales que solo se basan en las suposiciones estándar de la biología. De acuerdo con los científicos, este avance podría contribuir a los progresos en la biología cuantitativa, y optimizar la producción industrial de diferentes medicamentos.
Influencia de la Inteligencia Artificial en Biología
Como todas las ciencias naturales, la biología se apoya en modelos matemáticos capaces de realizar predicciones futuras basadas en los datos presentes. Sin embargo, la complejidad que entrañan los sistemas biológicos puede conduir a que estas ecuaciones no sean completamente fiables, puesto que a menudo se fundamentan en suposiciones simplificadas que no siempre reflejan la realidad de los procesos biológicos.
Debido a esta limitación, los investigadores se han inclinado hacia el uso de este innovador algoritmo de machine learning, que utiliza medidas del tamaño de las células individuales a lo largo del tiempo para prever su tamaño futuro. Una de las principales ventajas de este sistema es su capacidad para reconocer automáticamente patrones en los datos, evitando las restricciones de los métodos convencionales.
Acerca del Proyecto de Investigación
Atsushi Kamimura es el primer autor del trabajo de investigación.
«En biología, a menudo se utilizan modelos simples en función de su capacidad para reproducir los datos medidos», afirma Kamimura. «Sin embargo, es posible que estos modelos no capturen fielmente la realidad subyacente debido a concepciones humanas preconcebidas».
Proceso de Recolección de Datos
Esta investigación se basó en datos obtenidos de bacterias Escherichia coli o células de levadura Schizosaccharomyces pombe, mantenidas en un canal de microfluidos con temperaturas variables.
Se observó que el tamaño celular mostraba un patrón de «diente de sierra», provocado por el crecimiento exponencial interrumpido por sucesos de división. Tradicionalmente, los biólogos emplean un modelo «sizer», fundamentado en el tamaño absoluto de la célula, o un modelo «sumador» basado en el aumento de tamaño desde el nacimiento para anticipar cuándo se producirán las divisiones.
Aplicaciones Futuras de la Inteligencia Artificial en Biología
Mientras que el software demostró que el principio de la «suma» es eficaz, se descubrió que forma parte de un sistema más amplio y complejo de señales y respuestas bioquímicas.
Tetsuya Kobayashi, el principal autor del estudio, afirma: «Nuestra red neuronal de aprendizaje profundo puede distinguir eficazmente los factores deterministas dependientes de la historia del ruido en los datos proporcionados».
Según los investigadores, este método podría emplearse en otras áreas de la biología, no solo para predecir el tamaño celular. Es probable que el futuro de las ciencias biológicas se apoye cada vez más en la inteligencia artificial en vez de los modelos humanos. Esto permitirá descubrir formas novedosas y eficaces de controlar los microorganismos, impactando significativamente en la manera en que fermentamos productos y producimos medicamentos.
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