El uso de la inteligencia artificial da un paso al frente, en la detección de las enfermedades. A través de la aplicación Google DeepMind se ha logrado identificar millones de mutaciones genéticas, que están relacionadas a las afecciones en el cuerpo humano.
Según una reseña de Hipertextual, la inteligencia artificial de Google podría identificar si estas millones de mutaciones genéticas podrían ser el desencadenante de enfermedades o si por el contrario son inofensivas.
Investigadores de la empresa de inteligencia artificial de Alphabet utilizaron un nuevo modelo de aprendizaje automático para analizar datos de ADN de más de 100.000 personas. Identificaron 89% de todas las variaciones clave.
Gracias a este nuevo desarrollo, se podría acelerar el diagnóstico de trastornos raros y colaborar en el diseño de nuevos fármacos. El modelo fue capaz de identificar mutaciones que no habían sido detectadas previamente, así como mutaciones que ya se sabía que estaban asociadas con enfermedades. Los investigadores creen que este nuevo descubrimiento podría ayudar a los científicos a desarrollar nuevos tratamientos para enfermedades genéticas.
El estudio es un avance importante en el campo de la genética. Podría ayudar a los científicos a comprender mejor las causas de las enfermedades genéticas y a desarrollar nuevos tratamientos para estas enfermedades.
Algunos ejemplos de enfermedades que podrían beneficiarse de este descubrimiento son:
- Enfermedades cardiovasculares
- Cáncer
- Enfermedades neurodegenerativas
- Enfermedades metabólicas
Los expertos están trabajando para validar los resultados de este estudio en conjuntos de datos más grandes.
“Los investigadores ahora pueden centrar sus esfuerzos en nuevas áreas que no conocían y que hemos señalado como potencialmente causantes de enfermedades”, dijo Pushmeet Kohli, vocero de Google DeepMind, a la BBC.
Este sistema todavía no se puede utilizar directamente en clínicas, ya que faltan algunos detalles que le brinden certezas a sus diagnósticos. Por ahora sirven para estudios experimentales, pero le abren la puerta a un método, que si encuentra mejoras, se alza como la mejor opción para la detección de enfermedades y creación de fármacos para combatirlas.
