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Biólogos de la Universidad de Tufts, en Boston, han logrado por primera vez que un sistema de inteligencia artificial reproduzca el mecanismo de la regeneración. En este caso el de una planaria, un gusano conocido por su gran capacidad para reconstruir partes de su cuerpo.

“El sistema regenerativo de este animal ha intrigado a los científicos durante más de 100 años. Los resultados suponen el primer modelo integral de la planaria realizado con inteligencia artificial”, refieren los autores.

Para lograrlo, los científicos extrajeron información de un basta cantidad de datos experimentales sobre regeneración y biología del desarrollo de la planaria, para desarrollar un algoritmo evolutivo que produce redes reguladoras capaces de evolucionar al igual que lo realiza el gusano.

Para ser capaces de reproducir por bioingeniería órganos complejos, los científicos necesitan primero comprender los mecanismos por los que esos órganos se fabrican normalmente. Sin embargo, según el biólogo Michael Levin, que ha liderado la investigación, existe una importante brecha en el conocimiento sobre los componentes genéticos exactos que se necesitan para que el cuerpo fabrique órganos con la forma, el tamaño y la orientación correctos.

“La mayoría de los modelos regenerativos actuales se derivan de experimentos genéticos en los que se muestra qué genes regulan a otros genes. Y eso está bien, pero no nos dice cuál será la forma final del órgano. No se puede saber si el resultado de nuestros modelos genéticos de regeneración será un árbol, un pulpo o un ser humano”.

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“En este proyecto la inteligencia artificial ha servido no solo para analizar grandes cantidades de datos, sino también para crear un modelo de cómo funciona el sistema de regeneración de estos gusanos de una manera comprensible”, agrego Levin.

El algoritmo comparaba la forma resultante de la simulación con los datos de los experimentos reales. A medida que la evolución avanzaba, las nuevas redes empezaron a ser capaces de explicar más y más experimentos de la base de datos, incluyendo la mayoría de la literatura experimental sobre la planaria y su capacidad de regeneración.

Finalmente, los investigadores aplicaron el algoritmo a un set de 16 experimentos regenerativos con planarias para averiguar si era posible hallar una red reguladora que explicara el proceso. Tras 42 horas de cálculos, el algoritmo devolvió la red deguladora que había descubierto, y resultó que predecía con éxito los resultados de cada uno de los 16 experimentos de la base de datos.

La red incluía a siete moléculas reguladoras previamente conocidas, así como dos proteínas que hasta ahora no habían sido identificadas en ninguno de los estudios hechos hasta ahora con planarias.

El trabajo supone una exitosa aplicación en el creciente campo de la “ciencia robótica”, de la que Levin está convencido que podrá ayudar enormemente a los investigadores en su trabajo, gracias a su capacidad de analizar enormes cantidades de datos muy rápidamente.

Referencia: PLOS Biology

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