Cómo el Co-Scientist ayuda a encontrar interruptores moleculares de nuevas enfermedades infecciosas

La profesora Clare Bryant, de la Universidad de Cambridge, está utilizando el Co-Científico de Google DeepMind para encontrar interruptores moleculares que provocan enfermedades graves como la sepsis cuando los patógenos saltan de animales a humanos. Primero probó la herramienta introduciendo un resumen de una propuesta de proyecto que estudiaba la gripe en aves y humanos, y esta generó y clasificó hipótesis prometedoras, algunas de las cuales eran desconocidas y sugerentes. Más tarde, introdujo la propuesta completa, y el Co-Científico priorizó una proteína que no había considerado, relacionada con vías de señalización que le interesaban. De vuelta al laboratorio, añadió datos no publicados y, con cada iteración, las hipótesis se afinaron desde proteínas candidatas hasta aminoácidos específicos. El equipo de Bryant está construyendo líneas celulares con esas mutaciones para probar las hipótesis. Normalmente, identificar aminoácidos precisos llevaría de dos a tres años de trabajo experimental, pero su laboratorio espera completarlo en seis meses si los objetivos del Co-Científico son correctos.