22 Abr Un equipo israelí utiliza una herramienta que encuentra perfiles falsos en línea para detectar actividad proteica anormal

Científicos de la Universidad Ben-Gurión afirman que su innovador algoritmo, WGAND, puede identificar comportamientos proteicos no autorizados de la misma manera que los investigadores descubren patrones sospechosos en las redes sociales

Por Diana Bletter

Una imagen ilustrativa de hackers robot; el uso de inteligencia artificial en ciberseguridad (Iaremenko; iStock de Getty Images)

En un fascinante estudio, un investigador de ciberseguridad de la Universidad Ben-Gurión del Néguev, especializado en análisis de fraudes en redes sociales, colaboró ​​con un equipo de biólogos de la BGU para desarrollar un sistema de aprendizaje automático que reconoce la actividad anormal en las redes de proteínas del cuerpo humano.

Su innovador método, la detección de nodos anómalos mediante grafos ponderados (WGAND por sus siglas en inglés), utiliza un algoritmo que detecta comportamientos sospechosos en redes sociales como LinkedIn o Instagram para descubrir comportamientos anómalos en las redes de proteínas del interior de las células.

Los investigadores afirmaron que WGAND les permitió identificar proteínas asociadas con trastornos cerebrales y cardiopatías, así como aquellas implicadas en procesos biológicos críticos, como la señalización neuronal en el cerebro y la contracción muscular en el corazón.

“Es emocionante ver cómo la combinación de la experiencia en ciberseguridad puede generar avances en la comprensión de la biología humana”, afirmó el Dr. Michael Fire, profesor adjunto del Departamento de Ingeniería de Software y Sistemas de Información de la universidad, quien colaboró ​​con la investigadora principal, la Dra. Esti Yeger-Lotem, profesora asociada del Departamento de Bioquímica Clínica y Farmacología, el Dr. Juman Jubran y el Dr. Dima Kagan.

El estudio se publicó recientemente en la revista GigaScience, con revisión por pares.

Dra. Esti Yeger-Lotem, izquierda, y Dr. Michael Fire, de la Universidad Ben-Gurión. (Foto de Yeger, cortesía de Vered Chalifa-Caspi; foto de Fire, Dani Machlis/Universidad Ben-Gurión)

Desde extremos opuestos del campus

En una conversación telefónica con The Times of Israel, Fire comentó que él y Yeger-Lotem «están en extremos opuestos del campus de la BGU» y que no se habían conocido hasta que la universidad anunció que ofrecía becas para proyectos de investigación conjuntos.

«Hay un gran esfuerzo por fomentar la colaboración interdisciplinaria, incluyendo becas para investigadores que trabajan juntos en distintas facultades», afirmó Fire. «Trabajo con personas de otros campos porque la IA se ha convertido en una parte integral de muchos dominios diferentes».

Tenía curiosidad por saber cómo podría usar su investigación en IA en informática para ayudar a los biólogos a explorar las interacciones de las proteínas «como una red social», explicó.

Fire explicó que, en su trabajo, identifica patrones atípicos entre los usuarios de las redes sociales para descubrir transacciones fraudulentas o perfiles falsos.

Las personas en las redes sociales que intentan «robarte el dinero o enviarte virus probablemente estén usando un perfil falso», afirmó. «La mayoría encuentra a la víctima al azar conectándose a muchas comunidades y grupos».

En una red social, crear nuevos vínculos implica mantener la conexión, pero también se beneficia de la centralidad social. Una vez que todos los individuos alcanzan un equilibrio, la red converge hacia una estructura de mundo pequeño con seis grados de separación. (Los autores/Physical Review X) Textos: Amigos actuales, Nuevos amigos potenciales, ¿Cuánto me costaría conectarme con los nuevos amigos? ¿Cuánto beneficio recibiría?

En contraste, afirmó Fire, los usuarios habituales suelen estar conectados a través de un pequeño número de grupos.

Al crear un algoritmo para predecir los vínculos entre dos usuarios, puede detectar fraudes y otras irregularidades. A partir de este concepto de conexiones en las redes sociales, explicó, «pasamos a las redes en biología».

Rastreando el comportamiento sospechoso de las proteínas

Las proteínas han sido consideradas los caballos de batalla de la bioquímica. Conocidas como la herramienta versátil de la naturaleza, estas moléculas esenciales del cuerpo interactúan entre sí en redes complejas, llamadas redes de interacción proteína-proteína (PPI por sus siglas en inglés).

Los científicos pueden comprender cómo funcionan las proteínas y cómo contribuyen a la salud y la enfermedad mediante el análisis de sus redes.

Aquí es donde entra en juego el trabajo de Yeger-Lotem.

En su laboratorio, desarrolla y aplica novedosos enfoques computacionales en biología de redes, estudiando cómo se comunican las proteínas, los genes y otras moléculas, y tratándolas como si pertenecieran a una gran red social dentro del cuerpo humano.

Los mismos algoritmos que descubren irregularidades en las redes sociales pueden aplicarse al comportamiento atípico en las redes de proteínas.

El análisis de los patrones de interacción entre proteínas, afirmó Yeger-Lotem, puede revelar qué proteínas desempeñan funciones especiales, tanto positivas como negativas, en tejidos como el cerebro y el corazón.

«Las proteínas no actúan solas», declaró Yeger-Lotem por teléfono a The Times of Israel. «Básicamente, como cualquier molécula, actúan interactuando con otras moléculas. Por lo tanto, observamos las interacciones de las proteínas y nos preguntamos por qué parecen diferentes en un tejido que en otro».

El algoritmo WGAND puede ayudar a los investigadores a identificar qué genes y procesos son importantes en diferentes tejidos y por qué se producen ciertas enfermedades, añadió.

Ilustrativo. Ataque de malware (programa malicioso) y ransomware (secuestro de datos) perpetrado por un hacker. (solarseven; iStock de Getty Images)

Un algoritmo genérico

Si bien existen otras maneras de estudiar las interacciones de proteínas, los investigadores afirmaron que WGAND superó a los métodos existentes en términos de exactitud y precisión.

«Lo realmente interesante de nuestro método es que es un algoritmo genérico», explicó Yeger-Lotem. «Podemos usarlo para predecir comportamientos proteicos interesantes y, de la misma manera, podemos predecir perfiles falsos o cambios en una red médica o de transporte».

WGAND es de código abierto, lo que permite a investigadores de todo el mundo utilizarlo y desarrollarlo.

«Todo es abierto, se puede usar y está diseñado para ser muy fácil de usar», afirmó. Anima a los científicos a «enviarnos un correo electrónico diciendo que lo usaron y encontraron algo interesante».

Ambos investigadores ya están trabajando en su próximo proyecto, añadió Yeger-Lotem.

«No siempre es fácil, pero es una colaboración divertida», concluyó.

Traducción: Consulado General H. de Israel en Guayaquil
Fuente: The Times of Israel