Enlace Judío.- El ADN está representado por grupos de letras, por lo que el bioquímico de la Universidad Ben Gurion, el Dr. Barak Akabayov, y su equipo se propusieron obtener nueva información mediante el estudio lingüístico de las secuencias de letras, publicó The Jerusalem Post.
El Dr. Barak Akabayov, bioquímico computacional del Departamento de Química de la Universidad Ben-Gurión del Néguev en la Facultad de Ciencias Naturales y el Centro de Investigación de Ciencia de Datos, estudió la replicación del ADN desde una perspectiva lingüística y publicó los hallazgos de su equipo en la revista revisada por pares Nucleic Acids Research en octubre. El estudio fue financiado por la Fundación de Ciencias de Israel.
El ADN está representado por grupos de letras, por lo que Akabayov, así como Adam Soffer, Sarah E. Eisdorfer, Morya Ifrach, Stefan Ilic, Ariel Afek, Hallel Shussheim y el Dr. Dan Vilenchik de la Escuela de Ingeniería Informática y Eléctrica, intentaron aprender nueva información estudiando las secuencias de letras lingüísticamente.
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Como las interacciones entre el ADN y las proteínas son un proceso esencial en las células y aprender más sobre este proceso podría permitir a los científicos controlar la replicación celular, Akabayov desarrolló un algoritmo de Inteligencia Artificial y descubrió que las secuencias de letras en el ADN se repiten en patrones predecibles.
Además, el análisis lingüístico de las agrupaciones mostró sus funciones. El algoritmo utiliza el aprendizaje automático para encontrar agrupaciones de letras significativas y predecir agrupaciones futuras, según la Universidad Ben Gurión.
Los hallazgos podrían ayudar a los investigadores a desarrollar nuevos medicamentos utilizando este enfoque novedoso. “Tuvimos éxito en el desarrollo de un enfoque multidisciplinario que es innovador en varios niveles”, dijo Akabayov. “Gracias a la herramienta que desarrollamos, podemos controlar interacciones específicas entre el ADN y las proteínas, e identificar aquellas secuencias de ADN que son importantes para duplicar limpiamente antes de que la célula se divida.
“Creo que podemos usar este enfoque para planificar nuevos medicamentos innovadores en el futuro, según sea necesario”, predijo.
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