Itongadol/AJN.- Un investigador de ciberseguridad de la Universidad Ben-Gurión del Néguev, que analiza el fraude en redes sociales, unió fuerzas con un equipo de biólogos de la misma institución para desarrollar un sistema de aprendizaje automático que reconoce la actividad anormal en las redes proteicas del cuerpo humano.
Su innovador método utiliza un algoritmo que descubre comportamientos sospechosos en redes sociales como LinkedIn o Instagram para descubrir comportamientos anómalos en redes de proteínas dentro de las células.
Los investigadores afirmaron que el método les permitió identificar proteínas asociadas con trastornos cerebrales y cardiopatías, así como aquellas involucradas en procesos biológicos críticos.
“Es emocionante ver cómo la combinación de la experiencia en ciberseguridad puede conducir a 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.
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 conocían 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 inteligencia artificial se ha convertido en una parte integral de muchos ámbitos diferentes”.
«Sentía curiosidad por cómo podría usar su investigación en inteligencia artificial en informática para ayudar a los biólogos a explorar las interacciones de las proteínas como en una red social”, afirmó.
Fire explicó que, en su trabajo, identifica patrones atípicos entre los usuarios de redes sociales para descubrir transacciones fraudulentas o perfiles falsos.
Las personas en redes sociales que intentan “robarte el dinero o enviarte virus probablemente usan un perfil falso”, afirmó. “La mayoría encuentra a la víctima al azar conectándose a muchas comunidades y 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 redes sociales, afirmó: “Pasamos a las redes en biología”.
Yeger-Lotem, en su laboratorio, desarrolla y aplica nuevos 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.