Uniendo biología e inteligencia artificial para hackear el ribosoma
Todo empezó con un simposio en junio. El simposio reunió a IGI y al Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación (EECS) de UC Berkeley y Marena Trinidad se sintió inspirada por la posibilidad de colaboración. A Trinidad, bioinformático del laboratorio de Doudna, se le ocurrió una idea: hackathons organizados fuera del edificio del IGI, reuniendo a científicos informáticos, bioinformáticos, químicos y biólogos, y cada sesión centrada en trabajar juntos para resolver un único problema.
En octubre, IGI patrocinó el lanzamiento inaugural del hackathon, con el apoyo de Amazon Web Services: más de 30 miembros de la comunidad de Berkeley se reunieron para trabajar en el uso del aprendizaje automático para generar nuevas ideas para diseñar el ribosoma.
"Estoy interesado en diseñar el ribosoma y, para hacerlo, necesitamos diseñar el moléculas de ARN, no solo el proteínas”, dice Jamie Cate, profesor de química. “Pero las herramientas que existen son muy limitadas, así que pensé: ¿no sería genial si pudiéramos utilizar enfoques de aprendizaje profundo para crear el diseño correcto? En última instancia, queremos un enfoque de aprendizaje profundo para el ARN que pueda ser más general”.
Jigyasa Arora, bioinformática del laboratorio Rubin, también se centra en el aprendizaje automático.
"Aprender nuevas técnicas hoy e interactuar con personas que han hecho esto antes me da una buena idea de lo que debería pensar sobre mi propio proyecto", dice Arora.
Arora también ve un papel importante para la IA en el futuro. “Por ejemplo, la estructura de las proteínas era muy lenta, y cada año sólo se descubrían unas cinco estructuras. Ahora podemos predecir proteínas con bastante precisión con AlphaFold, por lo que tenemos una base de datos completa de estructuras con las que trabajar”.
Los hackatones están abiertos a todos los miembros interesados de la comunidad, desde estudiantes universitarios hasta científicos experimentados. Hunter Nisonoff, un estudiante de posgrado en Biología Computacional, está entusiasmado por la oportunidad de colaborar con los científicos que realizan experimentos en el banco.
"Al hablar con los biólogos se obtienen muchas ideas sobre en qué tipo de problemas computacionales trabajar", dice Nisonoff. "En última instancia, me gustaría ver que de mi trabajo surjan productos tangibles y para ello confiamos en la colaboración".
Sin embargo, a Nisonoff no le preocupa que la IA esté reemplazando los trabajos de los científicos. “Creo que será un componente esencial del funcionamiento de cualquier laboratorio o empresa. No reemplazará a las personas, pero ayudará a los biólogos a aprovechar más los datos que generan”.
Tara Pande, estudiante de EECS, vio el hackathon como una oportunidad para establecer contactos. “Pensé que tenía habilidades que podrían aplicarse a este problema y también me pareció una buena oportunidad para conocer gente en el campo”, dice Pande.
Pande está entusiasmado con el uso del aprendizaje automático en medicina. “Nuestro sistema de salud se está beneficiando enormemente de los enfermos. Estoy realmente interesado en medicamentos preventivos para tratar los problemas desde su origen. Me apasiona el potencial del aprendizaje automático en el desarrollo y descubrimiento de fármacos”.
Tras el evento, los piratas informáticos tienen un mes para seguir trabajando en soluciones. Más adelante en noviembre, el grupo volverá a reunirse para compartir los resultados.
"Tenemos un equipo muy interdisciplinario: especialistas en bioquímica y expertos en inteligencia artificial", dice Trinidad. “El evento es un experimento en sí mismo y estoy ansioso por ver los resultados de la asociación. Estamos trabajando para lograr una publicación colectiva y esperamos que el hackathon sea la primera de muchas colaboraciones interdepartamentales en el IGI”.
