Aprender de una cornucopia genética
Los ordenadores son capaces de procesar información en serie y resolver problemas a una velocidad mucho mayor de lo que se creía posible. Los sistemas expertos han superado a las capacidades humanas en una amplia gama de tareas. No obstante, las funciones cualitativas que realiza el cerebro mediante el reconocimiento natural de patrones para formar juicios siguen siendo extremadamente difíciles para los ordenadores. En el proyecto financiado con fondos de la Unión Europea ARSINFORMATICA (Artificial intelligence, branching processes and coalescent – Searching the information from a genetic cornucopia), se estudiaron las capacidades del aprendizaje automático para rastrear datos genómicos y así dar con relaciones entre genotipos y enfermedades y conocer mejor los procesos de selección natural. Se desarrollaron modelos matemáticos para estudiar cómo se podrían haber mantenido las barreras genéticas entre los humanos anatómicamente modernos y los Neandertales. La base de este intrigante problema fue el periodo durante el que coexistieron los Neandertales y los Homo Sapiens. Los científicos del proyecto estudiaron la hibridación entre los dos grupos para confirmar los hallazgos de estudios de ADN recientes. Además se buscaron firmas de la selección natural a nivel molecular en datos de polimorfismos de nucleótido simple. Los resultados obtenidos mediante distintos métodos muy extendidos pasan a un segundo plano debido a hipótesis como la del crecimiento demográfico y la subestructura geográfica. El equipo científico abordó este problema mediante el empleo de varias hipótesis nulas que presuponen distintos escenarios de población. Las capacidades de las multihipótesis nulas como foco de conocimientos se demostraron en la búsqueda de procesos de selección natural en genes implicados en cánceres humanos familiares. El método resulta intensivo en recursos y por tanto no es posible su aplicación a la búsqueda de varios genes, pero sí resultó útil en la evaluación de la influencia de los cambios temporales y demográficos en el tamaño de la población. Los resultados de la investigación se publicaron en revistas de gran impacto revisadas inter pares y se presentaron en congresos internacionales. El objetivo final del proyecto ARSINFORMATICA era reforzar la dimensión internacional de la investigación sobre biología computacional y bioinformática en Polonia. También se entablaron relaciones de colaboración con los Estados Unidos. Las investigaciones colaborativas a largo plazo y a escala internacional contribuirán además a fortalecer el Espacio Europeo de Investigación (EEI). Las técnicas de aprendizaje automático desarrolladas y las herramientas prácticas creadas tendrán aplicación más allá de la genética humana. En particular, los algoritmos de aprendizaje automático junto con los procesos de minería de datos podrían facilitar el reconocimiento de patrones incluso con datos no estructurados.
Palabras clave
Cornucopia genética, inteligencia artificial, ARSINFORMATICA, aprendizaje automático, datos genómicos, selección natural
