Un nuevo algoritmo de aprendizaje automático puede predecir cómo se regulan los genes en células individuales, un avance que podría conducir a nuevos tratamientos para una variedad de enfermedades.

El algoritmo, desarrollado por investigadores de la Universidad de California, Berkeley, es capaz de identificar secuencias de ADN específicas que controlan la expresión de genes. Esta información podría usarse para desarrollar medicamentos que se dirijan a estas secuencias y activen o desactiven genes.

"Este es un gran avance en nuestra comprensión de cómo se regulan los genes", dijo el líder del estudio John L. Rinn, PhD, profesor asociado de biología molecular y celular en UC Berkeley. "Este nuevo algoritmo nos permitirá identificar los elementos reguladores clave en el genoma y desarrollar nuevas terapias para una variedad de enfermedades".

El algoritmo, llamado cis-BPNet, se entrenó en un gran conjunto de datos de expresión genética de diferentes tipos de células. El algoritmo pudo aprender las relaciones entre las secuencias de ADN y la expresión de genes, y ahora puede predecir cómo se expresarán los genes en diferentes tipos de células.

Los investigadores probaron el algoritmo en una variedad de genes y descubrieron que podía predecir con precisión la expresión de genes en diferentes tipos de células. El algoritmo también pudo identificar los elementos reguladores clave en el genoma que controlan la expresión de los genes.

Esta información podría usarse para desarrollar medicamentos que se dirijan a estos elementos reguladores y activen o desactiven genes. Esto podría conducir a nuevos tratamientos para una variedad de enfermedades, como el cáncer, la diabetes y las enfermedades cardíacas.

"Esta es una nueva y poderosa herramienta que nos permitirá comprender cómo se regulan los genes y desarrollar nuevas terapias para una variedad de enfermedades", dijo Rinn.

El estudio fue publicado en la revista Cell .