Los nuevos algoritmos de IA + grandes cantidades de datos biomédicos compartidos están permitiendo avances enormes en bioinformática.
Tradicionalmente: • Se analizaban factores de riesgo y pruebas sencillas (sangre, histología). • Para conocer el impacto de una mutación era necesario generar experimentalmente la estructura 3D de la proteína
Hoy, con IA aplicada a la bioinformática: • Podemos inferir riesgo de infarto en 10 años a partir del metiloma. • Deep Learning + transcriptómica espacial permiten estimar el infiltrado de linfocitos T en tumores con mayor capacidad predictiva de supervivencia
Mutaciones en genes como SCN5A (asociadas a muerte súbita) pueden estudiarse mediante algoritmos que predicen la estructura de la proteína mutada. Además, se pueden hacer cribados virtuales de fármacos y estimar afinidades según variantes genéticas.
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