Crean un software para interpretar el ADN

Un equipo multidisciplinar de investigadores de Estados Unidos de la Universidad Carnegie Mellon en Pensilvania, está utilizando herramientas informáticas para traducir la genética y otra información hereditaria codificada en el genoma humano, y aprovecharla con fines médicos. El objetivo es crear una aplicación capaz de diagnosticar enfermedades, identificar la vulnerabilidad del paciente a cualquiera de ellas, y definir qué terapias podrían ser más eficaces o causar menos efectos secundarios. El tamaño y complejidad del genoma humano, cuya secuencia completa no se conoció íntegramente hasta 2003, ha obstaculizado muchas investigaciones que supondrían un importante avance en el campo de la medicina. Según publica la propia universidad en un comunicado, el proyecto cuenta durante su primer año de vida con el patrocinio de Ion Torrent, unidad de la multinacional americana de biotecnología Life Technologies Corporation (NASDAQ: LIFE), aunque se esperan más fondos a través de ayudas federales y otras fuentes. Biólogos, estadísticos, bioinformáticos e informáticos conforman un equipo multidisciplinar de investigadores, liderado por Robert F. Murphy, director del Centro Lane de Bioinformática en la Escuela de Ciencias de la Computación de Carnegie Mellon. Dada la complejidad de la investigación, los investigadores cuentan además con la colaboración de científicos del Colegio Baylor de Medicina de Texas y de la Universidad de Yale en Connecticut, ambos en Estados Unidos.
El objetivo final no es otro que desarrollar un software que que tomaría una secuencia de ADN de un paciente y lo utilizaría para diagnosticar posibles enfermedades, identificar la susceptibilidad del paciente a las mismas y predecir qué terapias podrían ser más eficaces o causar menos efectos secundarios.
Para llevar a cabo la investigación, los científicos se valen de sistemas de Aprendizaje Automático, cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan a los ordenadores detectar asociaciones entre infinidad de datos, algo fundamental si se quiere trabajar con elementos tan complejos como el genoma humano.