El profesor Ewan Birney, subdirector general del Laboratorio Europeo de Biología Molecular, un destacado científico independiente, le dijo a la BBC que el trabajo es “un gran paso adelante”.

"Ayudará a los investigadores clínicos a priorizar la búsqueda de áreas (en el ADN) que pueden causar enfermedades", indicó.

Grandes cambios

Actualmente, los científico que investigan enfermedades genéticas tienen un conocimiento bastante limitado sobre qué áreas del ADN humano pueden provocar enfermedades.

Han clasificado el 0,1% de los cambios de letras -o mutaciones- ya sea como benignos o causantes de enfermedades.

Pushmeet Kohli, de Google DeepMind, dice que el nuevo modelo elevó ese porcentaje hasta el 89%.

Actualmente, los investigadores tienen que buscar las regiones que son potencialmente causantes de enfermedades en los miles de millones de bloques de componentes químicos que forman el ADN. Según Kohli, esto ahora ha cambiado.

"Los investigadores ahora pueden centrar sus esfuerzos en nuevas áreas que no conocían y que hemos identificado como potencialmente causantes de enfermedades", afirmó.

La nueva herramienta, descrita en un artículo de la revista Science, fue probada por Genomics England, que trabaja con el Servicio Nacional de Salud (NHS) de Reino Unido.

Según la doctora Ellen Thomas, subdirectora médica de Genomics England, “la nueva herramienta realmente aporta una nueva perspectiva a los datos”.

“Ayudará a los científicos clínicos a entender los datos genéticos para que sean útiles para los pacientes y sus equipos clínicos", afirmó.

Por su parte, el profesor Ewan Birney cree que la IA podría convertirse en una parte enorme de la biología molecular y de las ciencias biológicas.

"No sé dónde terminará esto, pero está cambiando casi todo lo que hacemos en este momento", señala el científico.

Fuente de la noticia: bbc.com