Algoritmos para estudiar el lenguaje ayudan a predecir mutaciones del coronavirus | SINC

La lucha constante entre los virus y nuestro sistema inmunitario guarda paralelismos con la forma en que interpretamos las palabras. Investigadores del MIT han aplicado herramientas de aprendizaje automático para identificar zonas proteicas que pueden ayudar al coronavirus y otros patógenos a escapar de los anticuerpos y de las vacunas

En 1950 Alan Turing, uno de los padres de la computación, predijo que las máquinas llegarían a competir con los hombres en “campos intelectuales» y planteó que incluso podrían aprender a entender y hablar inglés. Es un objetivo muy ambicioso, porque aunque las reglas gramaticales facilitan la construcción de oraciones, es muy difícil que logren inferir los significados.

En el lenguaje natural humano hay muchas formas de expresar la misma idea y a menudo las palabras usadas en un mismo contexto tienen significados parecidos. Sin embargo, pequeñas variaciones de letras pueden cambiar totalmente el sentido de una frase.

Para enfrentarse a estos retos y entrenar a las computadoras, los científicos han desarrollado herramientas de procesamiento del lenguaje natural basadas en el aprendizaje automático, y ahora, ingenieros del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, en EE UU) se han inspirado en ellas para aplicarlas en un campo totalmente diferente: aprender cómo escapan los virus a las defensas de nuestro organismo.

Basándose en cómo utilizamos las palabras, los investigadores presentan esta semana en la revista Science un nuevo método para identificar y predecir mutaciones (variaciones en la secuencia de aminoácidos de las proteínas) que permiten a los virus escapar de la inmunidad humana y las vacunas. De esta forma se podrían evitar o reducir las costosas técnicas experimentales que se usan actualmente con el mismo objetivo.

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