{"id":500679,"date":"2026-10-23T15:07:10","date_gmt":"2026-10-23T15:07:10","guid":{"rendered":"http:\/\/6ada52042609c3cd9979db95"},"modified":"2026-10-23T15:07:10","modified_gmt":"2026-10-23T15:07:10","slug":"chatear-con-el-adn-ahora-es-posible-gracias-al-nuevo-modelo-de-ia-de-hugging-face","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sarmiento24h.com\/?p=500679","title":{"rendered":"Chatear con el ADN ahora es posible gracias al nuevo modelo de IA de Hugging Face"},"content":{"rendered":"

La plataforma de IA Hugging Face present\u00f3 un nuevo modelo abierto para comprender el ADN que puede ejecutarse de forma local en una laptop<\/em>. Desarrollado en colaboraci\u00f3n con investigadores de la Academia Zhongguancun de China y de la Universidad Federico II de N\u00e1poles, Italia, el modelo se ha entrenado con secuencias gen\u00f3micas y lenguaje natural, de modo que los usuarios puedan formular preguntas sobre los efectos de los cambios en el ADN sobre la actividad gen\u00e9tica y la salud, y obtener respuestas en forma de conversaci\u00f3n.<\/p>\n

Lewis Tunstall, investigador cient\u00edfico s\u00e9nior de Hugging Face<\/a>, afirma que la herramienta est\u00e1 pensada para ayudar a los investigadores a dise\u00f1ar nuevos f\u00e1rmacos<\/a> y terapias gen\u00e9ticas, y que podr\u00eda ayudar a los pacientes a interpretar sus propios genomas.<\/p>\n

\u00abHemos desbloqueado una nueva capacidad en los modelos de lenguaje, que consiste fundamentalmente en poder ‘chatear’ con el ADN\u00bb, indica sobre el nuevo modelo, bautizado como Carbon-X. El uso del lenguaje natural significa que incluso los usuarios sin conocimientos t\u00e9cnicos pueden plantear preguntas sobre el ADN<\/a> a las que no tendr\u00edan acceso a trav\u00e9s de ninguna otra herramienta.<\/p>\n

Conocido b\u00e1sicamente como el GitHub de los modelos de IA, Hugging Face ofrece una biblioteca de herramientas de IA listas para usar y una plataforma para ejecutar apps<\/em> de IA, principalmente de c\u00f3digo abierto y peso abierto, dirigidas a desarrolladores, investigadores, empresas y personas que quieran experimentar con la IA sin tener que crear todo desde cero. En septiembre, Nvidia acord\u00f3 adquirir la empresa por casi 13,000 millones de d\u00f3lares. Hugging Face tambi\u00e9n fue el centro de un importante ataque inform\u00e1tico perpetrado por los modelos de OpenAI<\/a> a principios de este a\u00f1o.<\/p>\n

El ADN se parece m\u00e1s a un c\u00f3digo inform\u00e1tico que al lenguaje natural<\/h2>\n

Sin embargo, en lugar de ceros y unos, utiliza A, C, G y T para codificar la informaci\u00f3n. Un genoma humano contiene 6,000 millones de estas letras. Aunque el genoma humano se ha secuenciado de principio a fin, los cient\u00edficos a\u00fan no comprenden c\u00f3mo funciona la mayor parte de \u00e9l.<\/p>\n

Ahora, los modelos de IA est\u00e1n ayudando a los investigadores a descifrar algunos de esos misterios. El a\u00f1o pasado, Google DeepMind lanz\u00f3 AlphaGenome, que predice los efectos de las secuencias de ADN y las mutaciones gen\u00e9ticas<\/a>, pero lo hace en formato num\u00e9rico. Adem\u00e1s, requiere mayor potencia de c\u00e1lculo. Evo 2, un modelo desarrollado por el Arc Institute y Nvidia, junto con socios acad\u00e9micos, habla el lenguaje del ADN<\/a> y puede generar genomas completos partiendo de cero.<\/p>\n

Carbon-X integra tanto el ADN como el lenguaje natural en una interfaz conversacional. Piensa en ello como un ChatGPT para el ADN.<\/a><\/p>\n

El equipo parti\u00f3 de un modelo de lenguaje ya existente y ampli\u00f3 su vocabulario para leer el ADN en grupos de seis letras. A continuaci\u00f3n, continu\u00f3 el entrenamiento con 300,000 millones de fragmentos de datos, o tokens<\/em>, que combinaban secuencias de ADN, texto en ingl\u00e9s y ejemplos que relacionaban el ADN con descripciones biol\u00f3gicas. Las secuencias de ADN proced\u00edan de mam\u00edferos (incluidos los humanos), otros vertebrados, invertebrados, plantas, hongos y protozoos. Tunstall afirma que el equipo no entren\u00f3 el modelo con virus porque no quer\u00edan que se utilizara para aplicaciones potencialmente peligrosas.<\/p>\n

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\"Robot<\/picture><\/span><\/div>\n
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La nueva IA de DeepMind puede predecir enfermedades gen\u00e9ticas<\/a><\/div>\n

AlphaMissense, un nuevo modelo del equipo de inteligencia artificial de Google, analiza los efectos de las mutaciones del ADN y acelerar\u00e1 la investigaci\u00f3n de enfermedades raras.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

Los usuarios no podr\u00e1n subir genomas humanos completos<\/h2>\n

El modelo se entren\u00f3 para poder procesar secuencias de ADN<\/a> de aproximadamente 50,000 pares de bases, por lo que los usuarios solo podr\u00e1n consultar peque\u00f1as partes del genoma cada vez.<\/p>\n

Una de las formas en que los cient\u00edficos podr\u00edan utilizar Carbon-X es para ayudar a comprender si una mutaci\u00f3n gen\u00e9tica es benigna o pat\u00f3gena, un paso clave en el desarrollo de un f\u00e1rmaco dirigido o una terapia gen\u00e9tica<\/a>. Si una intervenci\u00f3n se dirige a la mutaci\u00f3n equivocada, podr\u00eda resultar totalmente ineficaz o, peor a\u00fan, causar da\u00f1os no deseados.<\/p>\n

Los investigadores se enfrentan a restricciones a la hora de cargar datos identificables o sensibles de pacientes en modelos de IA de vanguardia, por lo que Tunstall menciona que su equipo dise\u00f1\u00f3 intencionadamente un modelo peque\u00f1o con 14,000 millones de par\u00e1metros. Esto permitir\u00e1 que se ejecute localmente en el hardware<\/em> del usuario, en lugar de depender de modelos basados en la nube. Seg\u00fan afirma, no se env\u00eda ning\u00fan dato a Hugging Face<\/a> ni a ninguna otra empresa.<\/p>\n

Los desarrolladores de Carbon-X advierten de que a\u00fan no han validado el modelo con experimentos reales en laboratorio, por lo que no pueden afirmar con certeza cu\u00e1l es el grado de precisi\u00f3n de sus predicciones.<\/p>\n

Art\u00edculo publicado originalmente en<\/em> WIRED.com.<\/a> Adaptado por Alondra Flores.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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