Licenciada en Biología y magíster en Ciencias Ambientales, Agustina Serrón decidió ampliar su formación con una carrera que le permitiera incorporar nuevas herramientas tecnológicas. Lo que comenzó como una búsqueda de nuevas oportunidades profesionales terminó convirtiéndose en una experiencia que le permitió unir dos áreas de conocimiento: la biología y la ingeniería.
Para su proyecto final de Ingeniería en Sistemas, investigó el uso de modelos de inteligencia artificial para predecir los efectos de mutaciones en enzimas, con el objetivo de aportar herramientas que puedan facilitar el trabajo experimental en biotecnología.
La tesis, titulada Estudio del efecto de mutaciones en enzimas mediante un modelo de lenguaje de proteínas multimodal con foco en la explicabilidad de las predicciones, contó con la tutoría de los doctores Lorena Betancor y Sergio Yovine.
De la biología a la Ingeniería en Sistemas
Antes de comenzar Ingeniería en Sistemas, Agustina ya había tenido contacto con la programación y los modelos computacionales durante sus estudios de biología y ciencias ambientales. Esa experiencia despertó su interés por explorar otras posibilidades profesionales.
La posibilidad de combinar su formación científica con conocimientos de ingeniería fue determinante para elegir la carrera. Sin embargo, el comienzo no estuvo exento de dificultades. La programación representó uno de sus principales desafíos, especialmente durante los primeros años.
"Al principio me costó mucho programación. Fue difícil comprender algunos conceptos, pero era importante no darse por vencida".
Con el avance de la carrera, encontró nuevas áreas de interés, especialmente en las asignaturas vinculadas con inteligencia artificial, cuyos conocimientos terminarían siendo fundamentales para su tesis.
IA para estudiar mutaciones en enzimas
El proyecto surgió a partir del contacto con investigadores del Laboratorio de Biotecnología, particularmente con el grupo Tecnología de Proteínas, del que la Dra. Lorena Betancor es catedrática.
El grupo trabaja con una enzima denominada citosina desaminasa, que se investiga por su potencial aplicación en tratamientos contra el cáncer de páncreas. Para mejorar sus propiedades, los investigadores estudian diferentes mutaciones, es decir, modificaciones en la secuencia de aminoácidos que compone la proteína.
El desafío es que existen miles de combinaciones posibles y comprobar experimentalmente sus efectos requiere tiempo y recursos. Frente a este problema, Agustina investigó el uso de modelos de lenguaje de proteínas, herramientas de inteligencia artificial capaces de analizar secuencias y generar predicciones sobre los posibles efectos de determinadas mutaciones.
Vimos la posibilidad de investigar modelos que nos ayudaran a identificar qué mutaciones podían ser más favorables y orientar las pruebas que se realizan en el laboratorio.
Durante la investigación evaluó diferentes modelos y contrastó algunas de sus predicciones con datos experimentales proporcionados por el laboratorio. Los resultados fueron diversos: mientras algunas predicciones mostraron resultados favorables, otras no coincidieron con las observaciones experimentales.
El trabajo también incorporó técnicas de explicabilidad, orientadas a comprender e interpretar las predicciones generadas por los modelos.
Un puente entre la biología y la ingeniería
Uno de los aspectos que Agustina más valoró fue el intercambio con los investigadores de ambas áreas. Durante el desarrollo de la tesis mantuvo reuniones con el equipo del laboratorio para presentar resultados, recibir devoluciones y ajustar el rumbo de la investigación.
"Muchas veces fui el nexo entre los investigadores de biología y los de ingeniería. Poder comprender ambos lenguajes y facilitar la comunicación fue uno de los aportes más importantes de mi formación".
La experiencia también implicó aprender sobre un campo de la biología diferente al de su especialización original, vinculada con las ciencias ambientales.
Otro desafío fue la naturaleza abierta de la investigación. A diferencia de sus experiencias académicas anteriores, en las que los objetivos estaban definidos desde el comienzo, en esta oportunidad el rumbo del proyecto se fue construyendo a partir de los resultados y las necesidades del laboratorio.
"Estaba acostumbrada a comenzar una investigación con objetivos definidos. En esta tesis fue diferente: el objetivo se fue construyendo a partir del intercambio con el laboratorio y de los resultados que íbamos obteniendo".
Una investigación con posibilidades de continuidad
Aunque la tesis tuvo un enfoque principalmente investigativo, sus resultados abren la posibilidad de avanzar hacia una aplicación práctica.
La propuesta es que, en una etapa posterior, pueda desarrollarse una plataforma que integre los modelos y las herramientas utilizadas, de manera que los investigadores puedan ingresar una proteína de interés y obtener predicciones que los ayuden a seleccionar qué mutaciones estudiar experimentalmente.
Esto permitiría orientar los ensayos hacia alternativas prometedoras y optimizar el tiempo destinado a las pruebas de laboratorio.
Sería interesante desarrollar una plataforma que integre las herramientas utilizadas y permita al laboratorio aprovecharlas de una forma más práctica.
Por el momento, el trabajo deja herramientas computacionales y código que podrían servir como punto de partida para futuras investigaciones.
Un futuro profesional que combine ciencia y tecnología
Actualmente, Agustina trabaja en el Ministerio de Ambiente, donde comenzó desempeñándose como bióloga y posteriormente pasó al área de informática.
Desde ese lugar ya aplica conocimientos de ambas disciplinas y reconoce que su formación en ingeniería le permitió desarrollar mejores soluciones tecnológicas.
La experiencia de su tesis también despertó su interés por nuevas posibilidades profesionales relacionadas con la biotecnología y la salud.
Me gustaría desempeñarme en un rol que combine ambas áreas. La biología es una disciplina que elegí por vocación y no quiero dejarla de lado. Creo que tengo mucho para aportar desde la integración de estos conocimientos.
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