El en el campo de lagenética, el fenotipo es la expresión del genotipo (la información que se encuentra en el ADN) en función de un ambiente determinado. Por ello, detectar una gran variedad de fenotipos celulares es una herramienta fundamental para el descubrimiento de fármacos. Una “gran variedad” significa un conjunto de miles de características predefinidas (como el tamaño, la forma, la textura) que se extraen de imágenes utilizando técnicas clásicas de procesamiento. Detectar esta variedad permite analizar imágenes microscópicas para estudiar los efectos de miles de tratamientos genéticos o químicos en diferentes cultivos celulares.
Mediante la tecnología de aprendizaje profundo (deep learning) es posible detectar las características más importantes de las imágenes y distinguir un tratamiento de otro, algo que esta herramienta de la inteligencia artificial (IA) aprende a hacer «automáticamente» a partir de los datos. En pocas palabras la IA aprende a detectar los fenotipos con características interesantes para crear fármacos y lo hace cada vez más rápido y de modo independiente. Ahora un grupo de biólogos y científicos de datos de Intel y Novartis están utilizando esta técnica para acelerar el análisis de las imágenes que muestren una gran variedad de fenotipos.
Mientras el tiempo y el esfuerzo necesarios para analizar todos estos datos de forma manual es prohibitivo, el método de aprendizaje profundo no precisa de supervisión humana, lo que le ha permitido a los expertos incrementar los hallazgos de fenotipos interesantes hasta 20 veces gracias a esta tecnología. De hecho, en apenas 31 minutos, lograron procesar la misma cantidad de imágenes que habitualmente toma un día y con más del 99% de precisión.
Los hallazgos han sido publicados en tres artículos diferentes en Arxiv, el International Journal of Computer Vision y en Nature Methods.
Juan Scaliter
