Estudiante de Maestría UAM desarrolla investigación para analizar genomas de plantas en minutos
Johan Sebastián Piña Durán, estudiante de la Maestría en Bioinformática y Biología Computacional de la Universidad Autónoma de Manizales, obtuvo la máxima distinción académica otorgada por la institución gracias a su tesis titulada “Reconocimiento de entidades genómicas en una sola pasada para la anotación escalable de elementos transponibles en genomas de plantas”.
El trabajo se centró en el desarrollo de un software basado en inteligencia artificial capaz de detectar y localizar elementos transponibles en genomas de plantas en cuestión de minutos, una tarea que tradicionalmente puede tardar días o incluso semanas utilizando herramientas convencionales.
Los elementos transponibles son secuencias de ADN con la capacidad de desplazarse o copiarse a diferentes posiciones dentro del genoma, razón por la cual también se conocen como “genes saltarines”.
La investigación fue financiada por PalmElit, sociedad francesa especializada en el análisis de semillas de palma de aceite, y se desarrolló mediante un convenio entre la Universidad Autónoma de Manizales y el Instituto de Investigación para el Desarrollo (IRD) de Francia.
Para lograrlo, el investigador adaptó estrategias utilizadas en el procesamiento de lenguaje natural al análisis de secuencias de ADN, entrenando un modelo de inteligencia artificial que integra en una sola herramienta procesos que normalmente requieren múltiples programas especializados.
“Entrenamos un modelo de IA usando una estrategia que se emplea en el procesamiento de lenguaje natural, pero adaptada al ADN. Esto permitió realizar la anotación de elementos transponibles sin necesidad de utilizar varios programas, concentrando todo el proceso en un único software y un solo modelo de inteligencia artificial”, explicó Piña Durán.
Impacto para la investigación genética y el mejoramiento de especies
La innovación desarrollada tiene aplicaciones en áreas estratégicas de la investigación biológica y agrícola, ya que facilita estudios relacionados con el mejoramiento de especies, la detección de ADN viral, la identificación de regiones genómicas de interés para especies productivas y la comprensión del papel que desempeñan los elementos transponibles en los procesos de diversidad genética.
Resultados destacados
Como resultado de la investigación se creó una nueva metodología denominada GER (Genomic Entity Recognition), diseñada para abordar tareas de análisis de ADN mediante inteligencia artificial.
Además, se desarrolló el software TE-GER, capaz de realizar la anotación de elementos transponibles en genomas superiores a 1 gigabase (Gbp), alcanzando una precisión superior al 96 % y una velocidad de procesamiento hasta 148 veces mayor que la obtenida por los programas tradicionales utilizados para esta labor.
Tesis laureada
Gracias a la relevancia científica, el nivel de innovación y el potencial de los resultados obtenidos, la tesis de Johan Sebastián Piña Durán recibió la calificación de laureada, la máxima distinción otorgada por la Universidad Autónoma de Manizales a los trabajos de maestría.
Este reconocimiento destaca el aporte de la investigación al fortalecimiento de la bioinformática y la biología computacional, así como su potencial para transformar los procesos de análisis genómico en el ámbito científico y productivo.