- Problema
- La enfermedad de Stargardt tipo 1 no tiene una terapia con ASO aprobada para esta variante profundamente intrónica, y el diseño racional de ASO requiere análisis extensivo de secuencias, puntuación y validación experimental.
- Solución
- Un pipeline Python que puntúa candidatos a ASO PMO, documenta abiertamente los problemas conocidos e incluye una revisión adversarial por seis revisores independientes antes de hacer cualquier afirmación.
- Mi rol
- Líder de investigación
- Resultado
- Un prototipo de investigación transparente con 224 pruebas pasando, metodología abierta y limitaciones declaradas — sin ASOs sintetizados ni probados.
Resumen
Un pipeline computacional reproducible para diseñar candidatos a oligonucleótidos antisentido contra una variante profundamente intrónica de ABCA4, construido con declaración completa de sus limitaciones.
Problema
El diseño de oligonucleótidos terapéuticos es difícil de validar sin trabajo de laboratorio, y los artículos computacionales a menudo ocultan la brecha entre predicción y evidencia.
Mi rol
Líder de investigación. Definí la elección de química, encargué la revisión adversarial e interpreté los límites clínicos de las predicciones.
Solución
Un pipeline Python que puntúa candidatos a ASO PMO, reporta niveles de evidencia para cada afirmación y se somete a revisión independiente antes de la publicación.
Enfoque técnico
Análisis de secuencias, heurísticas de puntuación, 224 pruebas automatizadas, un vault público de documentación y un panel de revisión adversarial de seis revisores independientes.
Desafíos
Cruzar la predicción computacional con la realidad terapéutica sin datos experimentales, y mantener cada afirmación ligada a un nivel de evidencia explícito.
Resultados
El pipeline pasó 224 pruebas y sobrevivió a la revisión adversarial. El veredicto fue 'rechazar con invitación a reenvío mayor' — exactamente el resultado honesto que el proyecto buscaba exponer.
Lo que aprendí
Que la investigación asistida por IA solo es creíble cuando invita al escrutinio, y que el resultado más útil de un prototipo puede ser una lista clara de lo que tendría que cambiar para ser confiable.
Tecnologías
- Python
- Bioinformatics
- PMO chemistry
- ASO design
- Testing
- Reproducible research