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La IA DeepMind de Google ha predicho la estructura 3D de casi todas las proteínas conocidas por la ciencia, un avance que puede conducir a una mejor comprensión de las enfermedades genéticas raras, y también ayudar a desarrollar nuevas vacunas y medicamentos.
DeepMind anunció el jueves que su IA AlphaFold ha descifrado la estructura de más de 200 millones de proteínas, todo el “universo de proteínas” conocido por los científicos.
Las proteínas son los bloques de construcción de la vida y juegan un papel muy importante en el cuerpo como unidades estructurales, moléculas de transporte, así como catalizadores funcionales de las reacciones químicas en el cuerpo como enzimas.
La estructura tridimensional única que adopta cada una de estas proteínas en el organismo, mediante el plegado de las cadenas de moléculas de aminoácidos que las componen, desempeña un papel fundamental en su función.
Durante décadas, los biólogos han intentado predecir las estructuras de las proteínas a través de costosos medios experimentales, incluyendo el uso de métodos que consumen mucho tiempo como la cristalografía de rayos X o la microscopía electrónica.
Con la llegada de los ordenadores, los investigadores han construido modelos virtuales de cómo las cadenas de aminoácidos que componen las proteínas se plegarían en diferentes condiciones y conducen a la estructura general en 3D de las proteínas.
Con el lanzamiento de AlphaFold en 2020, más de medio millón de investigadores de todo el mundo han utilizado la aplicación de IA para descifrar la estructura de “casi todas las proteínas catalogadas conocidas por la ciencia.”
AlphaFold se expuso a unas 100.000 estructuras de plegado de proteínas conocidas -ya descifradas por los científicos- a partir de las cuales la IA ha aprendido a descifrar el resto, dice la empresa.
El último avance, según DeepMind, ampliará la base de datos de estructuras proteicas de AlphaFold (AlphaFold DB) de casi un millón de estructuras a más de 200 millones de estructuras, con el potencial de acelerar el progreso en importantes problemas del mundo real “que van desde la contaminación por plástico hasta la resistencia a los antibióticos.”
En la nueva actualización, DeepMind ha añadido las estructuras predichas para las proteínas que se encuentran en las plantas, las bacterias, los animales y otros organismos, que pueden ayudar a resolver importantes problemas globales, “incluyendo la sostenibilidad, la inseguridad alimentaria y las enfermedades desatendidas”, señaló la compañía en un comunicado.
“Se puede pensar que cubre todo el universo de las proteínas. Estamos en el comienzo de una nueva era en la biología digital”, dijo el jefe de DeepMind, Demis Hassabis, en una rueda de prensa.
Con las nuevas predicciones de estructuras, los científicos pueden entender mejor si las formas variantes de las proteínas que difieren entre los individuos están relacionadas con las enfermedades.
Por ejemplo, las estructuras de proteínas predichas por AlphaFold están ayudando a desarrollar fármacos para enfermedades tropicales desatendidas como la leishmaniasis y el mal de Chagas, enfermedades que afectan de forma desproporcionada a los habitantes de las zonas más pobres del mundo.
Y en abril, científicos de la Universidad de Yale utilizaron la base de datos de AlphaFold para desarrollar una nueva vacuna contra la malaria.
Al descifrar la estructura de las proteínas clave del cuerpo, vinculadas a las enfermedades, los científicos pueden modelar fármacos que pueden activar o asumir eficazmente el papel de las proteínas que funcionan mal, o suprimir las que causan problemas.
La decodificación de las estructuras de las proteínas no sólo ayuda a curar enfermedades, sino que también puede contribuir a diseñar soluciones para los problemas medioambientales globales.
Por ejemplo, los investigadores se han unido a la IA de DeepMind para desarrollar enzimas de acción más rápida para descomponer y reciclar algunos de los plásticos de un solo uso más contaminantes del mundo.
“AlphaFold es el avance singular y trascendental en la ciencia de la vida que demuestra el poder de la IA. Determinar la estructura 3D de una proteína solía llevar muchos meses o años, ahora se hace en segundos”, dijo Eric Topol, fundador y director del Scripps Research Translational Institute.
“AlphaFold ya ha acelerado y posibilitado descubrimientos masivos, como el desciframiento de la estructura del complejo de poros nucleares. Y con esta nueva adición de estructuras que iluminan casi todo el universo de las proteínas, podemos esperar que cada día se resuelvan más misterios biológicos”, añadió el Dr. Topol.
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