{"id":54854,"date":"2025-05-16T10:46:21","date_gmt":"2025-05-16T16:46:21","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=54854"},"modified":"2025-05-16T10:49:28","modified_gmt":"2025-05-16T16:49:28","slug":"utilizan-ia-para-detectar-localizacion-de-proteinas-en-celulas-humanas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/utilizan-ia-para-detectar-localizacion-de-proteinas-en-celulas-humanas\/","title":{"rendered":"Utilizan IA para detectar localizaci\u00f3n de prote\u00ednas en c\u00e9lulas humanas"},"content":{"rendered":"
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Este modelo predictivo podr\u00eda ayudar a diagnosticar enfermedades y desarrollar nuevos f\u00e1rmacos.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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El lugar dentro de la c\u00e9lula donde se encuentra una prote\u00edna, es decir su localizaci\u00f3n subcelular, es clave para que funcione correctamente. Cuando una prote\u00edna est\u00e1 en el lugar equivocado, puede provocar enfermedades como fibrosis qu\u00edstica, Alzheimer o c\u00e1ncer. Sin embargo, los datos actuales sobre d\u00f3nde se localizan las prote\u00ednas son limitados, ya que solo incluyen algunas combinaciones de prote\u00ednas y tipos de c\u00e9lulas. Adem\u00e1s, los modelos actuales que intentan predecir la localizaci\u00f3n de prote\u00ednas tienen dos problemas: o bien no tienen en cuenta las diferencias entre tipos celulares, o no pueden predecir bien la localizaci\u00f3n de prote\u00ednas nuevas que no se usaron durante el entrenamiento del modelo.<\/p>

Para resolver esto, investigadores del MIT desarrollaron un nuevo m\u00e9todo llamado Prediction of Unseen Proteins\u2019 Subcellular localization (PUPS). Este sistema combina dos tipos de informaci\u00f3n: la secuencia de la prote\u00edna usando un modelo de lenguaje entrenado con datos de prote\u00ednas, e im\u00e1genes de c\u00e9lulas usando un modelo de tipo inpainting<\/em>, que puede completar o predecir partes faltantes en im\u00e1genes.<\/p>

De esta manera PUPS puede generalizar bien a prote\u00ednas nuevas que no se han estudiado antes y tener en cuenta la variabilidad entre c\u00e9lulas individuales, lo que permite hacer predicciones espec\u00edficas para cada tipo celular.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Los investigadores probaron PUPS con nuevos experimentos, diferentes a los datos con los que lo entrenaron, como los del Human Protein Atlas el cat\u00e1logo de datasets con m\u00e1s de 13 mil prote\u00ednas en m\u00e1s de 40 l\u00edneas celulares, y el modelo logr\u00f3 predecir correctamente la localizaci\u00f3n subcelular de prote\u00ednas.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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\u201cSe podr\u00edan hacer estos experimentos de localizaci\u00f3n de prote\u00ednas en un ordenador sin tener que tocar ninguna mesa de laboratorio, con lo que se ahorrar\u00edan meses de esfuerzo. Aunque todav\u00eda habr\u00eda que verificar la predicci\u00f3n, esta t\u00e9cnica podr\u00eda servir como una primera selecci\u00f3n de lo que hay que comprobar experimentalmente\u201d, explica Yitong Tseo, estudiante de posgrado del programa de Biolog\u00eda Computacional y de Sistemas del MIT y coautor de un art\u00edculo sobre esta investigaci\u00f3n publicado en Nature Methods<\/em>.<\/p>

De esta manera, los investigadores combinaron un modelo de lenguaje de prote\u00ednas con un tipo de visi\u00f3n por computadora que captura los detalles sobre las prote\u00ednas y c\u00e9lulas. Finalmente, el usuario recibe una imagen de la c\u00e9lula que resalta indica d\u00f3nde est\u00e1 la porci\u00f3n que indica la predicci\u00f3n del modelo sobre d\u00f3nde se encuentra la prote\u00edna.<\/p>

Los investigadores comprobaron que PUPS logr\u00f3 predecir la localizaci\u00f3n subcelular de nuevas prote\u00ednas en l\u00edneas celulares no observadas luego de realizar experimentos de laboratorio y comparando los resultados. Adem\u00e1s, en comparaci\u00f3n con un m\u00e9todo de IA de referencia, PUPS presentaba de media menos errores de predicci\u00f3n en todas las prote\u00ednas analizadas.<\/p>

En conjunto, PUPS representa un importante avance al permitir predecir con precisi\u00f3n d\u00f3nde se ubican prote\u00ednas nuevas dentro de distintos tipos de c\u00e9lulas. Incluso puede detectar c\u00f3mo una mutaci\u00f3n en una prote\u00edna puede cambiar su localizaci\u00f3n en la c\u00e9lula, lo que es muy \u00fatil para entender enfermedades.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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NATURE<\/strong><\/p>

https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41592-025-02696-1<\/a><\/p>

MIT<\/strong><\/p>

https:\/\/news.mit.edu\/2025\/researchers-predict-protein-location-within-human-cell-using-ai-0515<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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