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NOVO ALGORITMO GERA CÓDIGO GENÉTICO HUMANO SINTÉTICO

Nós vimos algoritmos de IA (Inteligência Artificial) criarem imagens críveis de fotos de pessoas , obras de arte , artigos de notícias e até pokémon. Mas agora uma equipe de cientistas está dando um passo adiante, com um algoritmo para gerar todo o código genético de pessoas inexistentes.

Usando um tipo de IA chamada Generative Adversarial Network (GAN), em que dois algoritmos geram rapidamente algum tipo de saída, verificam seu trabalho em relação a exemplos do mundo real e refinam as coisas à medida que avançam, a equipe conseguiu replicar genomas humanos realistas que eles dizem ser indistinguíveis da coisa real, de acordo com uma pesquisa feita pela primeira vez pela The Next Web .

Ao contrário de outros projetos GAN – como aqueles pokémon horríveis – que pretendem ser pequenas excentricidades de IA, a equipe de pesquisadores da Universidade de Tartu da Estônia e da Universidade Paris-Saclay da França que desenvolveu o projeto do genoma artificial afirma que suas sequências genéticas falsas têm valor real como uma ferramenta para geneticistas de pesquisa.

Eles argumentam em seu artigo , que foi publicado na quinta-feira no jornal PLOS Genetics , que esses códigos de DNA podem ajudar na experimentação genética – sem comprometer a privacidade de pessoas reais que precisariam desistir de seus dados genéticos. Mas pode não ser tudo o que parece ser, disse ao Futurismo um geneticista não afiliado ao jornal. Para explicar o porquê, considere os outros exemplos do que um GAN pode criar. Nós sabemos como são o rosto humano, as famosas obras de arte e os pokémons. Portanto, para a IA, aprender com esses exemplos e construir os seus próprios não é problema. Mas em termos de genoma humano, ainda há tantas dúvidas sobre o que as diferentes partes fazem e significam que não é realmente viável conectá-lo a um algoritmo como dados de treinamento.

“Minha conclusão inicial é que é interessante, mas não tenho certeza se vejo implicações práticas reais para a pesquisa agora”, disse Deanna Church, vice-presidente da Área de Negócios Mamíferos e Estratégia de Software da empresa de biotecnologia Inscripta, ao Futurism. “Grande parte da comunidade científica ainda está tentando descobrir como a não codificação (a maior parte) do genoma ‘funciona’. Só porque você não pode distinguir computacionalmente esses genomas gerados de genomas reais, não significa que eles realmente preservaram motivos funcionais e domínios que são importantes – há muito disso que ainda não entendemos.”

A verdadeira questão em nossas mentes é se esses genomas gerados por GAN seriam realmente compilados, por assim dizer, em uma sequência genética humana real e funcional. Os autores do artigo não responderam ao pedido de comentário do Futurismo. Mas nesse aspecto, diz Church, ela não é muito otimista.

“No que diz respeito a ‘compilar’ isso em um humano – eu definitivamente não vejo o caminho para isso”, disse Church ao Futurismo. “Há um longo caminho desde a geração computacional de sequências do genoma até sua conversão em uma célula humana, muito menos em um humano.”

“Definitivamente acho que o trabalho é interessante, mas não vejo aplicações práticas dele no momento”, acrescentou Church. “Claro, posso estar faltando alguma coisa.”

 

Fonte: https://futurism.com/algorithm-generates-synthetic-human-genetic-code/amp?__twitter_impression=true

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