Innovación

Deep Genomics busca predecir el efecto de la manipulación genética

SPIDEX
Escrito por Marcos Merino

El uso del ‘aprendizaje profundo’ permitirá comprender y anticipar la cadena de efectos generado por un cambio concreto en el genoma humano.

A principios de este año, se anunciaba el nacimiento en China de los primeros monos ‘transgénicos’ gracias a la técnica de modificación genética CRISPR (basada en el corta/pega de ADN realizado por bacterias, y cuya reproducción en laboratorios ya abordamos en TICbeat). Y si bien los titulares se centraron en la novedad de los primates, la verdadera revolución en este campo de la ciencia podría venir de la mano de la enzima CRISPR/Cas9. De hecho, para muchos genetistas, esta tecnología podría facilitar que la ciencia se adentrara en el polémico campo de la ingeniería genética en humanos.

Y si algo ha frenado este último paso es que hasta ahora resultaba imposible prever si los efectos provocados por la manipulación del ADN serían los deseados: la correlación gen-efecto es difusa, al verse afectado cada gen por su interacción con otros, trazando una red demasiado compleja de entender por los genetistas que hasta ahora han intentado luchar contra enfermedades como el cáncer o la esquizofrenia.

El proyecto de Deep Genomics

Pero ese obstáculo es el que busca derribar la startup canadiense Deep Genomics, que acaba de anunciar el lanzamiento de un software capaz de predecir los diferentes efectos de la manipulación genética mediante el uso de algoritmos de aprendizaje profundo (una tecnología que ya ha cosechado éxitos en el campo del análisis e interpretación de imágenes), capaces de analizar un gran volumen de datos con información genética de personas reales. Por otra parte, una de las grandes startups del campo de la genética comercial, 23andMe, también se encuentra en pleno proceso de desarrollo de un software predictivo para aplicación de manipulación genética.

En palabras de Brendan Frey, fundador y CEO de Deep Genomics, “esto es algo muy difícil de llevar a cabo mediante cálculos computacionales, por eso la mayoría de los enfoques eran experimentales (…) Vemos un futuro en el que los ordenadores serán lo bastante fiables como para predecir el resultado de los experimentos de laboratorio, mucho antes de que nadie toma un tubo de ensayo“.

El comienzo del trayecto vital que llevó a Frey a fundar Deep Genomics se remonta 12 años atrás, cuando los médicos les avisaron a él y a su mujer embarazada de que podía haber algún tipo de problema con el bebé que esperaban. “No eran capaces de explicarnos la gravedad del asunto, tan sólo que era una especie de problema genético que podía terminar siendo irrelevante o desastroso“.

Eso le hizo plantearse a Frey (que en ese momento investigaba en la Univ. de Toronto el uso del aprendizaje profundo en el campo de la visión por ordenador) cuán poco se sabía acerca de las causas de las enfermedades genéticas, y el problema que suponía la falta de medicamentos apropiados. Y redirigió su investigación al campo de la genética.

“¿Cómo puedo marcar la diferencia para la próxima pareja que se presente buscando asesoramiento genético?”, fue la pregunta a la que Frey trató de dar respuesta creando Deep Genomics. Ahora, el objetivo de la compañía es transformar la medicina mediante el uso de tratamientos personalizados.

Imagen | Deep Genomics

Vía | The Washington Post

Sobre el autor de este artículo

Marcos Merino

Marcos Merino es redactor freelance y consultor de marketing 2.0. Autodidacta, con experiencia en medios (prensa escrita y radio), y responsable de comunicación online en organizaciones sin ánimo de lucro.