La complejidad de la biología ha sido durante mucho tiempo una espada de doble filo para el progreso científico y médico.
Por un lado, la intrincada naturaleza de los sistemas (como la respuesta inmune humana) ofrece innumerables oportunidades para avances en medicina y atención médica.
Por otro lado, esa misma complejidad a menudo ha obstaculizado a los investigadores, dejando algunos de los desafíos médicos más significativos—como el cáncer o las enfermedades autoinmunes—sin soluciones claras.
La IA agentiva no es solo otra herramienta en el kit de herramientas científicas, sino un cambio de paradigma: al permitir que los sistemas autónomos no solo recojan y procesen datos, sino que también formulen hipótesis, experimenten e incluso tomen decisiones de forma independiente, la IA agentiva podría cambiar fundamentalmente nuestra forma de abordar la biología.
Para entender por qué la IA agentiva tiene tanto potencial, primero debemos enfrentarnos a la magnitud del desafío.
Los sistemas biológicos, particularmente los humanos, son increíblemente complejos—estratificados, dinámicos e interdependientes.
Tomemos el sistema inmune, por ejemplo.
Opera simultáneamente en múltiples niveles, desde moléculas individuales hasta órganos completos, adaptándose y respondiendo a estímulos internos y externos en tiempo real.
Los enfoques de investigación tradicionales, aunque poderosos, luchan por tener en cuenta esta vasta complejidad.
El problema radica en el volumen y la interconexión de los datos biológicos.
El sistema inmune por sí solo involucra interacciones entre millones de células, proteínas y vías de señalización, cada una influyendo en la otra en tiempo real.
Dar sentido a esta red enmarañada es casi insuperable para los investigadores humanos.
Aquí es donde entra la IA agentiva.
A diferencia de los modelos tradicionales de aprendizaje automático, que requieren grandes cantidades de datos curados y están diseñados típicamente para realizar tareas específicas y estrechas, los sistemas de IA agentiva pueden ingerir conjuntos de datos no estructurados y diversos de múltiples fuentes y pueden operar de forma autónoma con un enfoque más generalista.
Más allá de esto, los agentes de IA no están limitados por el pensamiento científico convencional.
Pueden conectar dominios dispares y probar hipótesis aparentemente improbables que podrían revelar nuevas perspectivas.
Lo que inicialmente podría parecer una serie de experimentos contraintuitivos podría ayudar a descubrir patrones o mecanismos ocultos, generando nuevo conocimiento que puede formar la base para avances en áreas como el descubrimiento de fármacos, inmunología o medicina de precisión.
Estos experimentos se ejecutan a una velocidad y escala sin precedentes a través de laboratorios robóticos completamente automatizados, donde los agentes de IA realizan ensayos en un flujo de trabajo continuo, las 24 horas del día. Pronunciacion de canciones
Estos laboratorios, equipados con tecnologías avanzadas de automatización, pueden manejar todo, desde la solicitud de reactivos, la preparación de muestras biológicas, hasta la realización de cribados de alto rendimiento.
En particular, el uso de organoides derivados de pacientes—versiones miniaturizadas en 3D de órganos y tejidos—permite que los experimentos impulsados por IA imiten más estrechamente las condiciones del mundo real de la biología humana.
Esta integración de IA agentiva y laboratorios robóticos permite la exploración a gran escala de sistemas biológicos complejos y tiene el potencial de acelerar rápidamente el ritmo del descubrimiento.
A medida que los sistemas de IA agentiva se vuelven más sofisticados, algunos investigadores creen que podrían allanar el camino para la inteligencia artificial general (IAG) en biología.
Si bien la IAG—máquinas con la capacidad de inteligencia general equivalente a la humana—sigue siendo un objetivo distante en la comunidad de IA en general, la biología podría ser uno de los primeros campos en acercarse a este umbral.
¿Por qué? Porque entender los sistemas biológicos exige exactamente el tipo de pensamiento flexible y orientado a objetivos que define la IAG.
La biología está llena de incertidumbre, sistemas dinámicos y problemas abiertos.
Si construimos IA que pueda navegar autónomamente por este espacio—tomando decisiones, aprendiendo de fracasos y proponiendo soluciones innovadoras—podríamos estar construyendo IAG específicamente adaptada a las ciencias de la vida.
La IA agentiva ya ha comenzado a empujar los límites de lo que es posible en biología, pero la próxima frontera radica en decodificar completamente uno de los sistemas más complejos y cruciales para la salud humana: el sistema inmune.
Owkin está estableciendo las bases para una forma avanzada de inteligencia—una IAG—capaz de comprender el sistema inmune con un detalle sin precedentes.
La próxima evolución de nuestro ecosistema de IA, llamada Owkin K, podría redefinir cómo entendemos, detectamos y tratamos enfermedades relacionadas con el sistema inmune como el cáncer y los trastornos inmuno-inflamatorios.
Owkin K visualiza una comunidad coordinada de agentes de IA especializados que pueden acceder e interpretar autónomamente información científica integral.
Desbloqueando los misterios de los sistemas biológicos complejos con IA agentiva
La complejidad de la biología ha sido durante mucho tiempo una espada de doble filo para el progreso científico y médico.
meganicho
es
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2024-11-14
El contenido original se encuentra en https://www.technologyreview.com/2024/11/13/1106750/unlocking-the-mysteries-of-complex-biological-systems-with-agentic-ai/
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