Herramienta de IA mapea sitios de unión de microARNs en ARN circulares

Circular RNAs (circRNAs) son moléculas en forma de bucle que pueden influir en la regulación de genes a través de interacciones con microARNs (miARNs). Estas interacciones son complejas, ya que los circRNAs pueden existir en diferentes isoformas de longitud completa. Además, la unión de retro-splicing (BSJ) conecta los dos extremos del ARN, y tratar un circRNA como un transcrito lineal puede ignorar información de secuencia cercana a esa unión ².

Funcionamiento de la herramienta

La herramienta desarrollada, llamada circMAC, utiliza inteligencia artificial para predecir sitios de unión de miARNs en circRNAs. Recibe como entrada una isoforma completa de circRNA y una secuencia madura de miARN, y predice una probabilidad de unión para cada nucleótido del circRNA. Para ello, circMAC combina tres enfoques de modelado de secuencia: atención, que captura información de toda la secuencia del circRNA; Mamba, que modela dependencias secuenciales; y una red neuronal convolucional unidimensional, que identifica patrones locales cortos asociados a los sitios de unión ^1,2.

Evaluación y resultados

Los investigadores evaluaron circMAC utilizando isoformas completas de circRNAs con anotaciones de sitios de unión AGO-CLIP. El conjunto de datos principal contenía 19.674 pares de entrenamiento y 7.838 pares de prueba, con 5,7% de las posiciones de nucleótidos etiquetadas como sitios de unión. Los resultados indicaron que circMAC mejora la localización de sitios de unión a nivel de nucleótido en comparación con otros modelos ¹.