Presentamos DeepBayes-IP, un marco computacional novedoso diseñado para mejorar la precisión del perfilado de complejos proteicos en datos de espectrometría de masas de inmunoprecipitación IP-MS. DeepBayes-IP combina fusión profunda de características espectrales mediante redes neuronales convolucionales con modelos de ruido de fondo y una inferencia bayesiana estructurada, consiguiendo mayor confianza en la identificación de proteínas y en la reconstrucción de complejos sin alterar las tecnologías experimentales validadas.
El problema que enfrentan los flujos de trabajo IP-MS tradicionales es la baja confianza en identificaciones proteicas y la reconstrucción inexacta de complejos provocadas por ruido de señal, proteínas contaminantes y escasa información espectral para muchos péptidos. DeepBayes-IP aborda estas limitaciones integrando un extractor de características basado en una variante de ResNet-50 adaptada a espectros, con una red bayesiana que incorpora propiedades fisicoquímicas y conocimiento biológico previo procedente de bases de datos curadas como STRING.
La arquitectura consta de cuatro módulos principales: extracción profunda de características, construcción de la red bayesiana, cálculo probabilístico e inferencia para la identificación proteica y reconstrucción de complejos. En la extracción profunda, cada espectro normalizado entra en una CNN que genera vectores de alta dimensión representando firmas espectrales de péptidos; en la red bayesiana, nodos representan características espectrales, propiedades fisicoquímicas como hidrofobicidad y carga, y evidencia previa de interacción proteica. La inferencia actualiza la probabilidad posterior de identificación proteica combinando la verosimilitud del espectro, la contribución de las propiedades del péptido y la evidencia previa, mientras que la reconstrucción de complejos se obtiene a partir de una red de interacciones ponderadas por las confianzas resultantes y su clusterización por densidad y conectividad.
En pruebas con datos simulados y conjuntos públicos de IP-MS, DeepBayes-IP mostró mejoras notables: aumento del 25-30 por ciento en identificaciones proteicas de alta confianza (FDR menor a 0.01), sensibilidad alrededor del 92 por ciento y especificidad cercana al 88 por ciento, con reproducibilidad s menor a 0.5. El modelo demostró además robustez frente al ruido y mayor capacidad para detectar proteínas de baja abundancia en mezclas complejas.
Desde el punto de vista técnico, la combinación de CNNs para extracción de señales y redes bayesianas para integrar conocimiento previo permite resultados interpretables y biológicamente consistentes, evitando convertir todo en una caja negra. Los parámetros de la red bayesiana y sus tablas de probabilidad condicional se optimizan mediante algoritmos EM para maximizar la verosimilitud de los datos de entrenamiento y ajustar la influencia de los priors procedentes de literatura y bases de datos.
El desarrollo práctico contempla una hoja de ruta escalable: en el corto plazo se propone el despliegue como plugin compatible con plataformas proteómicas existentes y contenedorización para procesamiento paralelo en la nube; en el medio plazo, integración con plataformas de espectrometría de alto rendimiento y APIs para flujos bioinformáticos; y en el largo plazo la incorporación de grafos de conocimiento de dominio (pathways, ontologías) para enriquecer la caracterización y predicción funcional de complejos proteicos.
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