Un modelo de IA de Google logra en tiempo récord predecir la estructura tridimensional de las proteínas. Qué avances médicos permitirá la plataforma que está abierta a todos los científicos.
El paso dado por un modelo de inteligencia artificial (IA) que permite en un tiempo récord predecir la estructura tridimensional de las proteínas, suena un tanto abstracto y lejano para quien no conoce de ciencia. Pero puede tomarse una mejor dimensión del logro, realizado por una empresa de Google, si se dice que la herramienta, por ejemplo, podrá permitir el descubrimiento de fármacos para la cura de muchas enfermedades, algo que hasta ahora eran impensado.
El avance en sí mismo no es una novedad, ya tiene unos dos años y fue ampliamente difundido, pero recientemente la plataforma de IA fue utilizada por científicos de todo el mundo que lograron predecir las estructuras de unas 200 millones de proteínas de 1 millón de especies diferentes lo que, se estima, significaría todas o la mayor parte de las proteínas conocidas por los seres humanos.
El llamado “problema de plegamiento de proteínas” es algo que los biólogos hace décadas intentan descifrar y el modelo de IA AlphaFold fue fundamental en este trabajo. Se trata de un producto de DeepMind, la empresa de inteligencia artificial con sede en Londres que fue adquirida en 2014 por Google, que la transformó en Alphabet.
Qué son las proteínas
Las proteínas son moléculas grandes y complejas que desempeñan muchas funciones críticas en el cuerpo. Realizan la mayor parte del trabajo en las células y son necesarias para la estructura, función y regulación de los tejidos y órganos del cuerpo, según lo define MedlinePlus.
Las proteínas están formadas por cientos o miles de unidades más pequeñas llamadas aminoácidos, que se unen entre sí en largas cadenas. Hay 20 tipos diferentes de aminoácidos que se pueden combinar para formar una proteína. La secuencia de aminoácidos determina la estructura tridimensional única de cada proteína y su función específica.
De esta forma, las proteínas son los impulsores biológicos de todo, desde los virus hasta los seres humanos. Comienzan como cadenas de compuestos químicos antes de doblarse en formas tridimensionales únicas. Esas formas y los aminoácidos que las componen, definen qué pueden hacer las proteínas y cómo se pueden usar.
Si los biólogos logran predecir la forma que adquirirá una proteína pueden comprender mejor su función y sus vínculos con otros procesos moleculares. Por ejemplo, muchos fármacos se desarrollan usando información de proteínas y predecir su plegamiento podría acelerar el descubrimiento de medicamentos.
El problema aquí no es comprender cómo funcionan en forma general las proteínas y sus aminoácidos y para qué se utilizan, sino la velocidad con que los científicos pueden identificar la estructura final de una proteína, ya que esto generalmente lleva muchos años de trabajo de laboratorio.
Ante esto, los expertos necesitaban un algoritmo de inteligencia artificial que pudiera identificar rápidamente la forma que adoptará una proteína.