Resumen: Presentamos un enfoque novedoso para modelar la dinámica de la condensación cromosómica impulsada por el complejo condensina mediante una Red Bayesiana adaptativa. Este modelo integra datos experimentales sobre afinidades de unión de condensina, modificaciones proteicas y cambios estructurales cromosómicos para predecir el grado de condensación en loci específicos a lo largo del tiempo, incorporando ruido experimental y un bucle de retroalimentación multiescala que simula el reclutamiento y la retracción de condensina. En validaciones in vitro el sistema mostró una precisión proyectada superior al 90% y mejoró la capacidad predictiva frente a metodologías previas.

Introducción: La condensación de cromosomas durante la mitosis es esencial para la correcta segregación del material genético. El complejo condensina, formado por múltiples subunidades y regulado por modificaciones como acetilación y ubiquitinación, controla la compactación del ADN. Comprender y predecir con precisión la condensación en regiones genómicas concretas es clave para estudiar fallos mitóticos y enfermedades asociadas a inestabilidad cromosómica. Los modelos tradicionales suelen ser estáticos o insuficientes para integrar la heterogeneidad y el ruido de los datos experimentales; por ello proponemos una Red Bayesiana dinámica y adaptable.

Materiales y métodos: Recolectamos datos temporales de microscopia de alta resolución y ensayos FRAP para cuantificar la unión de condensina en loci definidos, junto con perfiles de modificaciones proteicas obtenidos por secuenciación y espectrometría de masas. Las series temporales FRAP se normalizaron y convirtieron en curvas de afinidad; los niveles de acetilación y ubiquitinación se expresaron como ratios moleculares absolutos. Para reducir la dimensionalidad se aplicó descomposición en valores singulares reteniendo la varianza superior al 95%. La Red Bayesiana se construyó seleccionando nodos críticos: afinidad de unión de condensina, niveles de H4K20ac, actividad ICL de condensina y estado de fosforilación de subunidades SMC. Las aristas se definieron a partir de revisión bibliográfica y análisis de correlación; su fuerza se cuantificó con una función exponencial dependiente de la distancia euclídea entre variables normalizadas. La estructura óptima se buscó con algoritmos de escalada de tipo hill climbing optimizando el criterio de información bayesiano BIC. Las tablas de probabilidad condicional se estimaron mediante máxima verosimilitud y la robustez del modelo se evaluó con validación cruzada de 10 bloques. Las métricas incluyeron RMSE para valores continuos y F1 para eventos escasos de transición.

Resultados: El modelo obtuvo un RMSE medio de 0.12 en validación cruzada, superando modelos vecinos por aproximadamente 8-10%. La introducción del bucle de retroalimentación multiescala permitió adaptar iterativamente pesos y estructura y elevó la fidelidad predictiva a niveles cercanos al 95% en escenarios controlados in vitro. La estructura aprendida situó a la actividad ICL de condensina como mediador clave de la influencia de H4K20ac sobre la afinidad de unión, con peso estimado mayoritario, mientras que la fosforilación de SMC mostró una correlación negativa con la eficiencia de unión, indicando un posible papel en la terminación de la condensación. El análisis de predicción de eventos raros mediante funciones de densidad acumulada mejoró la detección de puntos de transición en la densidad cromosómica.

Discusión: La Red Bayesiana dinámica demuestra ser una herramienta potente para integrar heterogéneas fuentes experimentales y capturar dependencias no triviales entre modificaciones epigenéticas, estado de subunidades proteicas y condensación cromosómica. El marco probabilístico permite incorporar explícitamente incertidumbre y ruido experimental, facilitando interpretaciones biológicas plausibles y priorización de hipótesis para experimentos posteriores. Las limitaciones actuales incluyen dependencia de la calidad y cantidad de datos, y la carga computacional en redes de gran tamaño; sin embargo, la arquitectura es extensible para incorporar datos espaciales y de conformación tridimensional.

Trabajo futuro: Planeamos integrar datos de con formación cromosómica espacial tipo Hi-C para modelar efectos estructurales locales y de largo alcance, y explorar aprendizaje por refuerzo para adaptar automáticamente la estructura de la red ante nuevos experimentos, creando un sistema autoajustable. También se evaluará la inclusión de agentes IA que automatisen la extracción de características y la priorización de experimentos.

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Implicaciones comerciales: La capacidad de predecir estados de condensación cromosómica tiene aplicaciones directas en diagnóstico temprano de inestabilidad cromosómica en cáncer, identificación de dianas para fármacos que modulan la mitosis y en biología sintética para controlar arquitectura cromosómica. Estas oportunidades se traducen en productos de diagnóstico, pipelines de descubrimiento farmacológico y plataformas de análisis como servicio que Q2BSTUDIO puede desarrollar e integrar end to end, desde agentes IA que automatizan el análisis hasta dashboards en Power BI para equipos clínicos y de I D.

Conclusión: Un enfoque basado en Redes Bayesianas dinámicas aporta una representación probabilística y adaptable de la condensación cromosómica que mejora la interpretación de datos experimentales y la predicción de estados celulares. Q2BSTUDIO combina especialización en desarrollo de software, IA, ciberseguridad y servicios cloud para convertir estos avances en soluciones prácticas para la investigación y la industria. Palabras clave: aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA, power bi.