Evo-2: El Modelo de IA Más Avanzado para la Escritura y Análisis de ADN

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Un equipo de científicos ha presentado Evo-2, el modelo de inteligencia artificial más extenso creado hasta la fecha en el campo de la biología, capaz de escribir cromosomas completos y pequeños genomas desde cero.

Una Nueva Era en la Investigación Genética

Desarrollado conjuntamente por investigadores del Instituto Arc, la Universidad de Stanford y NVIDIA, Evo-2 fue entrenado con 128,000 genomas que abarcan todo el árbol de la vida, desde humanos hasta bacterias unicelulares y arqueas. Este modelo revolucionario puede interpretar ADN existente, incluyendo variantes genéticas no codificantes vinculadas a enfermedades.

Capacidades Sin Precedentes

El modelo se basa en una cantidad masiva de datos: 9.3 billones de letras de ADN. A diferencia de modelos anteriores centrados únicamente en proteínas, Evo-2 puede analizar tanto secuencias codificantes como no codificantes, permitiéndole comprender patrones en secuencias de ADN separadas hasta por un millón de pares de bases.

Aplicaciones Prácticas

En pruebas realizadas, Evo-2 demostró una precisión notable al predecir los efectos de mutaciones en genes como BRCA1, relacionado con el cáncer de mama. Los investigadores también probaron su capacidad para descifrar características de genomas complejos, incluyendo el del mamut lanudo.

Disponibilidad para la Comunidad Científica

El modelo está disponible gratuitamente para la comunidad científica a través de interfaces web, y su código, datos y parámetros pueden descargarse libremente. Los desarrolladores visualizan Evo-2 como una plataforma adaptable que otros científicos pueden modificar según sus necesidades específicas.

Perspectivas Futuras

Aunque la comunidad científica muestra entusiasmo por el potencial de Evo-2, expertos señalan la necesidad de evaluaciones independientes para validar completamente sus capacidades. El modelo promete avances significativos en la comprensión y manipulación del ADN, especialmente en el campo de la medicina genética.