La IA resuelve el mayor problema de la biología

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Durante los últimos 50 años, los científicos han intentado descifrar uno de los problemas más urgentes de la biología: comprender cómo se pliegan las proteínas.

Ahora, gracias a la inteligencia artificial, es posible que se haya descubierto una solución innovadora.

Recientemente, DeepMind de Google, líder en inteligencia artificial, demostró su proyecto AlphaFold, que ganó el primer lugar en un concurso que anima a los equipos a predecir con precisión las estructuras de proteínas.

Averigüemos por qué es importante el plegamiento de proteínas y cómo comprenderlo puede ayudar a salvar vidas.

¿Qué es el doblamiento de proteínas?

Las proteínas son uno de los pilares fundamentales de la vida: nos ayudan a mantener nuestra salud y a alimentar nuestro cuerpo con energía.

Cada proteína está formada por cadenas unidimensionales de aminoácidos, y el proceso de plegado ocurre cuando las cadenas se pliegan en una forma tridimensional para crear una proteína activa.

El plegamiento de proteínas es importante ya que la estructura de la proteína determina su función. Sin embargo, pueden surgir problemas durante el proceso de plegado, ya que las proteínas pueden desplegarse o doblarse mal, lo que da como resultado enfermedades y afecciones potencialmente mortales, como la enfermedad de Parkinson, la enfermedad de Alzheimer y más.

Ser capaz de predecir la forma de una proteína es increíblemente importante. Permitirá a los científicos desarrollar los medicamentos y las moléculas de fármacos adecuados que puedan unirse a la proteína y posiblemente arreglar o aliviar las consecuencias. La reparación de las proteínas dañadas es la clave para resolver una amplia variedad de enfermedades.

¿Cómo funciona AlphaFold?

Healthy protein versus diseased proteins modelDeepMind de Google causó sensación en 2017 cuando se convirtió en el primer programa informático en derrotar a los expertos humanos en el juego chino de Go.

DeepMind se inspira en el cerebro humano y sus capacidades de coincidencia de patrones, conocidas como redes neuronales. Para entrenar el algoritmo, los científicos lo alimentan con varias cadenas de aminoácidos y la estructura final de la proteína. La máquina aprende gradualmente al observar los patrones, hasta que está lista para comenzar a hacer predicciones.

¿Qué tan rápido es AlphaFold? Andrei Lupas, un biólogo evolutivo en Alemania, había estado tratando de descifrar la estructura de una proteína durante una década. ¡AlphaFold resolvió el problema en solo treinta minutos!

Hay quienes cuestionan las habilidades de AlphaFold, alegando que el algoritmo puede no funcionar tan bien en entornos de la vida real donde las cadenas de aminoácidos son más complejas.

Pero a pesar del escepticismo, el logro de DeepMind es definitivamente un hito en biología. DeepMind no solo está en el proceso de aplicar esto a la pandemia actual de COVID-19 y las proteínas que se ven afectadas, sino que las pandemias y los virus futuros también podrían combatirse con facilidad.

Fuentes: Vox, Futurism, DeepMind, BBC, USA Today, ZME Science