Fue utilizada para predecir las estructuras de casi todas las proteínas producidas por el cuerpo humano, según un nuevo estudio. (ARCHIVO)
La inteligencia artificial fue utilizada para predecir las estructuras de casi todas las proteínas producidas por el cuerpo humano, según un nuevo estudio. El avance podría impulsar el descubrimiento de nuevos medicamentos para tratar enfermedades, además de otras aplicaciones.
Las proteínas son componentes esenciales de los organismos vivos. Cada una de nuestras células está repleta de estos “ladrillos esenciales” de la vida. Comprender las formas de las proteínas es fundamental para el avance de la medicina, pero hasta ahora solo se había logrado dilucidar la estructura de una fracción de ellas. Ahora los investigadores utilizaron un programa llamado AlphaFold para predecir las estructuras de 350 mil proteínas de humanos y de otros organismos.
Las instrucciones para producir proteínas humanas están contenidas en nuestros genomas, el ADN en los núcleos de las células humanas. Hay alrededor de 20 mil de estas proteínas expresadas por el genoma humano. En conjunto, los biólogos se refieren a el conjunto completo de estas proteínas como el “proteoma”.
“Creemos que es la imagen más completa y precisa del proteoma humano hasta la fecha”, señaló Demis Hassabis, director ejecutivo y cofundador de la empresa de inteligencia artificial DeepMind, que desarrolló AlphaFold.
“Pensamos que este trabajo representa la contribución más significativa de la inteligencia artificial al avance del conocimiento científico hasta la fecha. Y creo que es una gran ilustración y ejemplo del tipo de beneficios que la inteligencia artificial puede aportar a la sociedad. Estamos muy emocionados de ver qué va a hacer la comunidad científica con esta información”, agregó Hassabis.
Las proteínas están formadas por cadenas de bloques de construcción más pequeños llamados aminoácidos. Estas cadenas se pliegan de innumerables formas diferentes, formando una forma 3D única. La forma o plegamiento de una proteína determina su función en el cuerpo humano.
Las 350 mil estructuras de proteínas que predijo AlphaFold incluyen no solo las 20 mil contenidas en el proteoma humano, sino también las de los llamados organismos modelo utilizados frecuentemente en la investigación científica, como la bacteria E. coli, la levadura, la mosca de la fruta y los ratones.
Este salto gigante en capacidad está descrito en un nuevo estudio de investigadores de DeepMind y del Laboratorio Europeo de Biología Molecular.
AlphaFold pudo hacer una predicción segura de los plegamientos para el 58% de los aminoácidos en el proteoma humano.
Las posiciones del 35.7% se predijeron con un grado de confianza muy alto, el doble del número confirmado por experimentos.
Las técnicas tradicionales para dilucidar estructuras de proteínas incluyen la cristalografía de rayos X y la criomicroscopía electrónica (Cryo-EM por sus siglas en inglés), entre otras. Pero ninguno de estos métodos es sencillo.
“Se necesita una gran cantidad de dinero y recursos para descifrar las estructuras”, señaló el profesor John McGeehan, biólogo estructural de la Universidad de Portsmouth, en Inglaterra.
