IA creada en redes neuronales artificiales basadas en ADN

La intersección de la inteligencia artificial, la biología sintética y la genómica.

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Mencione la inteligencia artificial (IA) o las redes neuronales artificiales, y las imágenes de las computadoras pueden venir a la mente. El reconocimiento de patrones basado en la IA tiene una amplia variedad de usos en el mundo real, como diagnósticos médicos, sistemas de navegación, autenticación basada en voz, clasificación de imágenes, reconocimiento de escritura a mano, programas de voz y procesamiento basado en texto. Sin embargo, la inteligencia artificial no se limita a la tecnología digital y se está fusionando con el ámbito de la biología: la biología sintética y la genómica, para ser más precisos. Investigadores pioneros dirigidos por el Dr. Lulu Qian en el Instituto de Tecnología de California (Caltech) han creado circuitos bioquímicos sintéticos que pueden realizar el procesamiento de información a nivel molecular, una red neuronal artificial que consiste en ADN en lugar de hardware y software.

La inteligencia artificial se encuentra en las primeras etapas de un período de renacimiento, un renacimiento que se debe en gran medida a los avances en técnicas de aprendizaje profundo con redes neuronales artificiales que han contribuido a mejorar el reconocimiento de patrones. Específicamente, el resurgimiento se debe en gran parte a una herramienta matemática que calcula los derivados llamados propagación hacia atrás (propagación hacia atrás): permite a las redes neuronales artificiales ajustar capas ocultas de neuronas cuando hay resultados atípicos para obtener resultados más precisos.

Las redes neuronales artificiales (ANN) son un tipo de método de aprendizaje automático con conceptos tomados de la neurociencia. La estructura y función del sistema nervioso y el cerebro fueron inspiración para las redes neuronales artificiales. En lugar de neuronas biológicas, las AN tienen nodos artificiales. En lugar de sinapsis, las ANN tienen conexiones que pueden transmitir señales entre nodos. Al igual que las neuronas, los nodos de las ANN pueden recibir y procesar datos, así como activar otros nodos conectados a ella.

La biología sintética y la genómica tienen una historia relativamente moderna. La biología sintética es el área de la biotecnología que involucra el diseño e ingeniería de nuevas entidades biológicas o el rediseño de los sistemas biológicos existentes. La genómica es una rama de la biotecnología que aplica técnicas de biología molecular y genética al mapeo genético y la secuenciación del ADN de conjuntos de genes o genomas completos de organismos. Las tendencias recientes de la disminución de los costos de la secuenciación de ADN, el aumento de grandes cantidades de big data, las menores barreras en la edición de genes a través de CRISPR, la disminución de los costos de procesamiento y almacenamiento informático, la computación descentralizada basada en la nube y los avances en los algoritmos de aprendizaje profundo de la IA han contribuido a avanzar. Tanto la genómica como la biología sintética.

La estructura de la red neuronal del ADN consiste en “cascadas de desplazamiento de la cadena de ADN” que funcionan como redes neuronales. Las puertas lógicas son los bloques de construcción fundamentales de los circuitos digitales. El laboratorio Caltech de Qian aplicó una arquitectura de compuerta de ADN para crear “cascadas de reacción” que funcionan como memoria asociativa de Hopfield. Una red Hopfield es una red neuronal recurrente (una red formada por neuronas que se envían señales de retroalimentación entre sí) que tiene patrones de conexión sináptica con una función de Lyanpunov subyacente, un tipo de función escalar matemática.

Aproximadamente siete años después, el equipo de Qian experimentó con su red neuronal de ADN y publicó sus resultados en Nature en julio de 2018. Kevin Cherry, de Caltech, demostró que los circuitos biomoleculares sintéticos podían reconocer la escritura molecular.

¿Por qué crear una computadora basada en ADN que sea lo suficientemente pequeña como para funcionar dentro de una sola célula? Con la computación molecular, se podrían desarrollar nuevos tipos de medicamentos y técnicas de diagnóstico para usar en medicina de precisión. Este tipo de tecnología innovadora podría transformar industrias como la atención médica, farmacéutica, biotecnológica y química. Una computadora basada en el ADN puede permitir a los científicos investigar el origen y la naturaleza de las enfermedades y la disfunción celular. Qian y su equipo de investigación han demostrado que los sistemas de ADN inteligentes no solo son factibles sino que algún día pueden conducir a sistemas bioquímicos que puedan mejorar la comprensión científica de la naturaleza de la inteligencia y la neurociencia.

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Referencias

Qian, Lulu, Winfree, Erik, Bruck, Jehoshua. “Cálculo de redes neuronales con cascadas de desplazamiento de cadenas de ADN”. Naturaleza . Volumen 475. 21 de julio de 2011.

Cherry, Kevin M., Qian, Lulu. “Ampliación del reconocimiento de patrones moleculares con redes neuronales basadas en el ADN para todos los ganadores”. Naturaleza . Volumen 559. 19 de julio de 2018.