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Deep Learning en el sector de la biología

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¿Has oído alguna vez hablar del Deep Learning? El Deep Learning es una rama del aprendizaje automático que consiste en entrenar redes neuronales para que sean capaces de realizar tareas complejas, procesando grandes cantidades de datos.
Con el paso de los años, el Deep Learning ha experimentado un aumento exponencial de popularidad, dejando huella en diferentes campos, entre ellos, la investigación biológica y biomédica. En este blog, os contaremos cómo el uso de esta tecnología colabora mano a mano con los investigadores en los avances de la biología.deep learning

 

¿Qué es el Deep Learning?

Antes de pasar a hablar sobre el Deep Learning en el sector de la biología, se va a explicar cómo es esta tecnología, una de las bases de la Inteligencia Artificial.
El Deep Learning, también conocido como algoritmos de aprendizaje profundo, permite dotar a las máquinas de la capacidad de aprender para obtener la información deseada, a base de entrenar con datos ya conocidos.
A diferencia del aprendizaje automático que emplea criterios más simples, el aprendizaje profundo utiliza redes neuronales. Es decir, a base de datos observados en el pasado, es capaz de predecir resultados en el futuro, imitando, de esta manera, el comportamiento humano.

 

Funcionalidades de Deep Learning

Pero, ¿cómo se utilizar el Deep Learning? En la actualidad, existe una variedad de aplicaciones de esta tecnología, utilizadas diariamente por toda la población.
A continuación se van a citar algunas de las aplicaciones más populares del Deep Learning:

  • Reconocimiento facial
  • Reconocimiento del habla
  • Reconocimiento de imágenes
  • Procesamiento de lenguaje natural
  • Sistemas de recomendación

¿Para qué sirve el Deep Learning en la biología?

En biología, los algoritmos de Deep Learning se sumergen en los datos de una forma en la que los humanos no pueden, detectando características que de otro modo serían imposibles de captar. Los investigadores hacen uso de este tipo de algoritmos para establecer conexiones genómicas, avanzar en el descubrimiento de fármacos e incluso encontrar vínculos entre distintos tipos de datos, desde la genómica y el diagnóstico por imagen hasta los historiales médicos electrónicos.

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Ejemplos de aplicaciones de Deep Learning en biología

Una vez comentadas las aplicaciones más reconocidas del Deep Learning, se van a pasar a explicar ejemplos de aplicaciones de esta tecnología en el ámbito de la biología.

Imágenes médicas

En primer lugar, las imágenes como radiografías, tomografías computarizadas y resonancias magnéticas son tradicionalmente interpretadas por un médico especialista. Si a su diagnóstico le sumamos un algoritmo de Deep Learning que nos ayude a identificar patrones y características difíciles de ver para los seres humanos, podemos detectar símbolos que ayuden en el diagnóstico de enfermedades.
Un ejemplo de Deep Learning aplicado a imágenes médicas en dermatología es la aplicación para smartphones SkinVision, que analiza nuestra piel mediante imágenes. Su objetivo principal es ser capaz de encontrar signos prematuros de un posible cáncer de piel. También, nos avisa de cuando debemos prestar especial atención a un lunar, analiza nuestro tipo de piel y nos da consejos para mantenerla sana.imagenes medicas

Genoma

El genoma es la información genética contenida en el ADN de un organismo. Esta técnica es especialmente útil en su estudio, ya que el genoma contiene una gran cantidad de información que a menudo es difícil de interpretar utilizando métodos tradicionales. Así pues, con la implementación de algoritmos de Deep Learning, podemos analizar grandes conjuntos de datos genómicos. Con el objetivo de: predecir patrones de expresión génica, identificar mutaciones causantes de enfermedades y mejorar nuestra comprensión de la base genética de las enfermedades.
La inclusión del Deep Learning en el estudio del genoma es tan fructífera que incluso hay noticias que hablan sobre el descubrimiento de un ancestro humano desconocido que, usando métodos tradicionales, no se habrían podido encontrar.

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Descubrimiento de fármacos

Esta técnica tiene el potencial de acelerar significativamente el proceso de descubrimiento de fármacos. Además de ayudar a los investigadores a identificar nuevos tratamientos para un amplio rango de enfermedades.
Los modelos se pueden entrenar con una variedad de tipos de datos, incluidos datos genéticos, datos proteómicos y datos químicos. Una de sus principales ventajas es la capacidad de localizar patrones sutiles en datos complejos, lo que ayuda a los investigadores a identificar candidatos a fármacos. Por ejemplo, un modelo puede sacar a la luz asociaciones de moléculas previamente desconocidas y predecir sus propiedades en fármacos. Una de las empresas que usa Deep Learning para el desarrollo de medicamentos es Valo Health.

Biología sintética

Otra aplicación del Deep Learning en biología sintética es el diseño de nuevos circuitos biológicos. Un circuito biológico es una aplicación en la cual partes dentro de una célula son diseñadas para desarrollar funciones lógicas, imitando a los circuitos electrónicos. Al entrenar modelos de aprendizaje con grandes conjuntos de datos genéticos y biológicos, se puede predecir cómo interactuarán los diferentes componentes y crear nuevos circuitos que realicen funciones específicas.

Medicina personalizada

Por ultimo, otra aplicación en el campo de la medicina es el análisis de los datos de los pacientes. Incluido su historial médico, información genética y factores de estilo de vida, para desarrollar planes de tratamiento personalizados. Con su uso se puede saber: qué fármacos son los más indicados para el paciente, qué enfermedades son más propensas a desarrollar y qué pasos debe seguir para tener una vida saludable.

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Para concluir, el Deep Learning está transformando el panorama de la investigación biológica y su impacto se deja sentir en múltiples ámbitos. Con la capacidad de analizar grandes cantidades de datos e identificar patrones que antes estaban ocultos, el uso de esta tecnología está ayudando a mejorar nuestra comprensión de la biología y a avanzar en el desarrollo de tratamientos más eficaces. Es por ello que, a medida que esta tecnología siga evolucionando, podemos esperar ver aplicaciones aún más interesantes en los próximos años.
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