La IA predice la forma de casi todas las proteínas conocidas en la ciencia

En 2020, un laboratorio de inteligencia artificial llamado DeepMind reveló una tecnología que puede predecir la forma de las proteínas, los mecanismos microscópicos que impulsan el comportamiento del cuerpo humano y todos los demás seres vivos.

Un año después, el laboratorio compartió la herramienta, llamada AlphaFold, con científicos y Desbloquea formas predecibles de más de 350 000 proteínas, incluidas todas las proteínas expresadas en el genoma humano. Inmediatamente transformó el curso de la investigación biológica. Si los científicos pueden identificar las formas de las proteínas, pueden acelerar la capacidad de comprender enfermedades, diseñar nuevos medicamentos y, de lo contrario, investigar los misterios de la vida en la Tierra.

Ahora, DeepMind ha publicado predicciones para casi todas las proteínas conocidas por la ciencia. El laboratorio con sede en Londres, que es propiedad de la misma empresa matriz que Google, dijo el jueves que agregó más de 200 millones de predicciones a una base de datos en línea disponible gratuitamente para científicos de todo el mundo.

Con este nuevo lanzamiento, los científicos detrás de DeepMind esperan acelerar la investigación de los organismos más misteriosos y lanzar un nuevo campo llamado metaproteómica.

«Los científicos ahora pueden explorar toda esta base de datos y buscar patrones: asociaciones entre especies y patrones evolutivos que pueden no haber sido claros hasta ahora», dijo Demis Hassabis, CEO de DeepMind, en una entrevista telefónica.

Las proteínas comienzan como cadenas de compuestos químicos, luego se retuercen y se pliegan en formas tridimensionales que determinan cómo se relacionan estas moléculas con otras. Si los científicos pueden determinar cómo se ve una proteína en particular, pueden descifrar cómo funciona.

Este conocimiento es a menudo una parte vital de la lucha contra la enfermedad y la enfermedad. Por ejemplo, las bacterias resisten a los antibióticos expresando ciertas proteínas. Si los científicos pueden entender cómo funcionan estas proteínas, pueden comenzar a enfrentar la resistencia a los antibióticos.

Anteriormente, determinar la forma de una proteína requería extensos experimentos con rayos X, microscopios y otros instrumentos en una mesa de laboratorio. Ahora, al observar la serie de compuestos químicos que componen la proteína, AlphaFold puede predecir su forma.

La tecnología no es perfecta. Pero puede predecir la forma de una proteína con una precisión que rivaliza con los experimentos físicos alrededor del 63 por ciento de las veces, según pruebas estándar independientes. Con la predicción en la mano, los científicos pueden verificar su precisión con relativa rapidez.

Clement Verba, investigador de la Universidad de California en San Francisco, que utiliza la tecnología para comprender el coronavirus y prepararse para pandemias similares, dijo que la tecnología ha «enviado» este trabajo, a menudo ahorrando meses de tiempo de prueba. Otros utilizaron la herramienta mientras luchaban por combatir la gastroenteritis, la malaria y la enfermedad de Parkinson.

La tecnología también ha acelerado la investigación fuera del cuerpo humano, incluidos los esfuerzos para mejorar la salud de las abejas. La base de datos ampliada de DeepMind podría ayudar a una comunidad más grande de científicos a obtener beneficios similares.

El Dr. Verba, al igual que el Dr. Hasabis, cree que la base de datos proporcionará nuevas formas de comprender cómo se comportan las proteínas entre especies. También lo ve como una forma de educar a una nueva generación de académicos. No todos los investigadores conocen bien este tipo de biología estructural. Una base de datos de todas las proteínas conocidas reduce la barrera de entrada. «Podría llevar la biología estructural a las masas», dijo el Dr. Verba.