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PROMEDIANDO EL 2021

Este fue el mayor descubrimiento científico del año, según Science

Gracias a 50 años de investigación, científicos diseñaron un software que cambiará para siempre la biología. Es el "Descubrimiento del Año", según Science.

La explosión de avances científicos de este año, impulsados por las tecnologías de inteligencia artificial, ofrecen una visión de la vida como nunca antes se había visto. De hecho, un descubrimiento ha cambiado para siempre la forma de ver la biología y la medicina.

Se trata del ganador del premio "Descubrimiento del Año" otorgado por la revista Science: un software de inteligencia artificial (IA) capaz de predecir cómo se pliegan las proteínas en forma 3D.

El cuerpo produce cerca de 20.000 tipos diferentes de proteínas, como el colágeno y hemoglobina de la sangre. Por eso, este descubrimiento perseguido por más de 50 años tiene vastas aplicaciones y abre caminos para el diseño de nuevos fármacos.

Uno de los proyectos fue dirigido por David Baker, bioquímico computacional de la Universidad de Washington, quien dijo a Science que gracias al descubrimiento "todas las áreas de la biología computacional y molecular se transformarán".

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David Baker, bioquímico computacional de la Universidad de Washington premiado por su avance. [Fotografía: The New York Times, 2017]

David Baker, bioquímico computacional de la Universidad de Washington premiado por su avance. [Fotografía: The New York Times, 2017]

El descubrimiento: Aminoácidos y proteínas

Antes del descubrimiento, las estructuras de las proteínas solo podían determinarse mediante minuciosos análisis de laboratorio. Pero ahora se pueden calcular, rápidamente, para decenas de miles de proteínas y para complejos que interactúan entre sí.

Las proteínas son los caballos de batalla de la biología. Contraen los músculos, convierten los alimentos en energía celular, transportan oxígeno a la sangre y luchan contra los invasores microbianos.

Sin embargo, a pesar de sus variados talentos, todas las proteínas comienzan con la misma forma básica: una cadena lineal de hasta 20 tipos diferentes de aminoácidos, unidos en una secuencia codificada en nuestro ADN.

Después de ensamblarse en fábricas celulares llamadas ribosomas, cada cadena se pliega en una forma 3D única y exquisitamente compleja. Esas formas, que determinan cómo las proteínas interactúan con otras moléculas, definen sus funciones en la célula.

Más de 50 años de estudios han demostrado que son las interacciones entre los aminoácidos las que llevan a las proteínas a sus formas finales.

No obstante, dada la gran cantidad de interacciones posibles entre cada eslabón individual de la cadena y todos los demás, hasta las proteínas más modestas pueden alcanzar un número casi infinito de formas posibles.

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[Ilustración de Science]

[Ilustración de Science]

Inteligencia artificial

Hacia 2018 entró en escena AlphaFold, un software impulsado por inteligencia artificial desarrollado por la empresa hermana de Google, DeepMind. La herramienta se entrena a sí misma con bases de datos de estructuras ya resueltas experimentalmente.

En 2020, su sucesor, AlphaFold2, brilló aún más. Impulsado por una red de 182 procesadores optimizados para el aprendizaje automático, obtuvo una puntuación media de 92,4, a la par con las técnicas experimentales.

"Nunca pensé que vería esto en mi vida", dijo en ese momento John Moult, biólogo estructural de la Universidad de Maryland (USA).

Pero en 2021 las predicciones de inteligencia artificial se aceleraron a velocidades sorprendentes.

A mediados de julio, Baker y sus colegas informaron que su programa de inteligencia artificial RoseTTAFold había resuelto las estructuras de cientos de proteínas.

Una semana después, los científicos de DeepMind informaron que habían hecho lo mismo con 350.000 proteínas que se encuentran en el cuerpo humano, el 44% de todas las proteínas humanas conocidas.

En los próximos meses, esperan que esta última base de datos crezca a 100 millones de proteínas en todas las especies, casi la mitad del número total que se cree que existe.

El siguiente paso es predecir cuáles de esas proteínas trabajan juntas y cómo interactúan. DeepMind ya está haciendo precisamente eso.

Incluso ahora, los científicos que estudian el SARS-CoV-2 están utilizando AlphaFold2 para modelar el efecto de las mutaciones en la proteína de pico de la variante Ómicron. Al insertar aminoácidos más grandes en la proteína, las mutaciones han cambiado su forma, tal vez lo suficiente como para evitar que los anticuerpos se unan y neutralicen el virus.

Queda mucho trabajo por hacer, según reflexiona el artículo de Science. Las estructuras de proteínas no son estáticas, sino que se doblan y retuercen mientras hacen su trabajo.

Es decir que sigue siendo una tarea abrumadora visualizar la mayoría de los grandes complejos multiproteicos que realizan innumerables funciones en las células.

Sin embargo, la explosión de descubrimientos impulsados por la inteligencia artificial de este año ofrecen una visión de la vida como nunca antes se había visto, cuyo panorama cambiará para siempre la biología y la medicina.

Science’s 2021 Breakthrough of the Year: AI brings protein structures to all

Fuentes consultadas: Science, The New York Times, RT, Nature.

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