{"id":65233,"date":"2025-11-26T10:14:10","date_gmt":"2025-11-26T16:14:10","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=65233"},"modified":"2025-11-26T10:20:47","modified_gmt":"2025-11-26T16:20:47","slug":"investigadores-de-harvard-desarrollan-ia-para-interpretar-variantes-geneticas-en-todo-el-proteoma","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/investigadores-de-harvard-desarrollan-ia-para-interpretar-variantes-geneticas-en-todo-el-proteoma\/","title":{"rendered":"Investigadores de Harvard desarrollan IA para interpretar variantes gen\u00e9ticas en todo el proteoma"},"content":{"rendered":"
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Este nuevo enfoque combina datos evolutivos y de poblaci\u00f3n humana para identificar mutaciones que podr\u00edan causar enfermedades raras.<\/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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Investigadores de Harvard Medical School presentaron popEVE<\/strong>, un modelo computacional capaz de estimar qu\u00e9 tan perjudicial puede ser una variante gen\u00e9tica en cualquier prote\u00edna del cuerpo humano. El avance, publicado at <\/strong>Nature Genetics<\/em><\/strong><\/a>, propone una forma m\u00e1s precisa y comparable de analizar mutaciones relacionadas con enfermedades, especialmente aquellas que afectan el desarrollo infantil y para las cuales la interpretaci\u00f3n gen\u00e9tica sigue siendo compleja.<\/p>

The interpretaci\u00f3n de variantes missense<\/em><\/strong>, es decir, una mutaci\u00f3n gen\u00e9tica en la que el cambio de un solo nucle\u00f3tido en la secuencia de ADN resulta en un cod\u00f3n que especifica un amino\u00e1cido diferente. La interpretaci\u00f3n de variantes missense, que cambian un solo amino\u00e1cido en una prote\u00edna, contin\u00faa siendo uno de los mayores desaf\u00edos de la gen\u00e9tica cl\u00ednica. Su efecto suele depender del contexto y no siempre es evidente si una mutaci\u00f3n es da\u00f1ina o si impacta de forma distinta seg\u00fan el gen afectado. Aunque los modelos actuales ofrecen buenos resultados en genes ya estudiados, no permiten comparar f\u00e1cilmente la gravedad de variantes ubicadas en distintas regiones del genoma, lo que limita su uso en diagn\u00f3sticos complejos.<\/p>

\u201cNuestro objetivo era desarrollar un modelo que clasificara las variantes seg\u00fan la gravedad de la enfermedad, proporcionando una visi\u00f3n priorizada y cl\u00ednicamente significativa del genoma de una persona\u201d, detall\u00f3 la coautora principal Debora Marks, profesora de biolog\u00eda de sistemas en el Instituto Blavatnik de Harvard.<\/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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Para enfrentar este problema, el equipo desarroll\u00f3 popEVE, un modelo que integra informaci\u00f3n evolutiva, proveniente de secuencias de prote\u00ednas en m\u00faltiples especies, con datos de variaci\u00f3n gen\u00e9tica en grandes poblaciones humanas<\/strong>. Al combinar ambas fuentes, el modelo produce un puntaje continuo que refleja la severidad potencial de una variante y, al mismo tiempo, hace que esos valores sean comparables entre diferentes prote\u00ednas, una caracter\u00edstica esencial para la interpretaci\u00f3n cl\u00ednica que no estaba disponible en m\u00e9todos previos.<\/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 resultados del estudio muestran que popEVE es capaz de diferenciar con mayor eficacia variantes asociadas a trastornos graves de aparici\u00f3n temprana<\/strong> frente a aquellas relacionadas con s\u00edntomas m\u00e1s moderados o tard\u00edos. En una cohorte de m\u00e1s de 31,000 personas con trastornos del desarrollo, el modelo identific\u00f3 variantes en 442 genes potencialmente implicados, incluyendo 123 genes candidatos no reportados previamente. Muchas de estas variantes se localizaron en zonas cr\u00edticas de las prote\u00ednas, cercanas a superficies de interacci\u00f3n con otras mol\u00e9culas, lo que respalda su posible impacto en funciones biol\u00f3gicas esenciales.<\/p>

\u201cSe trata de enfermedades que, por su gravedad, supon\u00edamos que eran gen\u00e9ticas y causadas por una \u00fanica variante, pero dicha variante no se hab\u00eda encontrado\u201d, afirm\u00f3 Rose Orenbuch, de Mark Labs y autora principal del estudio.<\/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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El estudio tambi\u00e9n destaca que popEVE puede priorizar variantes causales utilizando \u00fanicamente el exoma del paciente, sin necesidad de contar con la secuenciaci\u00f3n de los padres. Esto representa una ventaja para entornos cl\u00ednicos en los que no siempre es posible obtener informaci\u00f3n gen\u00e9tica familiar y abre la puerta a diagn\u00f3sticos m\u00e1s accesibles en casos de enfermedades raras.<\/p>

De acuerdo con los autores, este enfoque tiene el potencial de mejorar significativamente el an\u00e1lisis de variantes en estudios cl\u00ednicos y acelerar la identificaci\u00f3n de genes relacionados con enfermedades graves. No obstante, reconocen que a\u00fan no existen modelos capaces de evaluar de manera conjunta mutaciones missense y variantes de p\u00e9rdida de funci\u00f3n, un siguiente paso necesario para avanzar hacia herramientas m\u00e1s completas. El estudio subraya tambi\u00e9n la necesidad de desarrollar m\u00e9todos m\u00e1s eficientes desde el punto de vista computacional, dado el alto costo energ\u00e9tico y econ\u00f3mico de entrenar modelos de gran escala.<\/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\/s41588-025-02400-1<\/a><\/p>

HARVARD<\/strong><\/p>

https:\/\/hms.harvard.edu\/news\/new-artificial-intelligence-model-could-speed-rare-disease-diagnosis<\/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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