La inteligencia artificial marca un hito para resolver uno de los mayores retos de la biología

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Ed. Wikimedia

En los últimos 40 años, la biología molecular ha tenido un gran reto: poder predecir la estructura tridimensional de cada proteína. De hecho, las proteínas tienen una función en el otro organismo gracias a su estructura tridimensional, y los biólogos sueñan con saber cómo será la proteína a la vista de la simple secuencia del ADN. La respuesta ha sido de Google.

El laboratorio de inteligencia artificial de Google, DeepMind, ha sido el encargado de conquistar a los humanos en el ajedrez y en el juego Go. No ha resuelto del todo el misterio: inventa estructuras del 90% de las proteínas, de las que no todas, pero hasta ahora era impensable con precisión. Así, señalan que este logro es el primer hito significativo de la inteligencia artificial hacia la ciencia.

Las proteínas son moléculas grandes y complejas imprescindibles para la vida. Dirigen la mayor parte de las funciones que tienen lugar en nuestro cuerpo: contracción y movimiento de los músculos, digestión de los alimentos, visión y escucha, conocimiento de los virus introducidos del exterior… Y la función que tendrá cada proteína le proporcionará su forma tridimensional. De hecho, las proteínas sólo contienen veinte aminoácidos diferentes, pero combinándolos en largas cadenas pueden dar lugar a miles y miles de pliegues, una hélice aquí, un giro después, un pliegue allí… obteniendo estructuras muy complejas.

Pero conocer la secuencia genética de una proteína no significa que se pueda conocer automáticamente su forma. Por el contrario, cuando una proteína se pliega, dos aminoácidos muy alejados de la cadena pueden quedar entre sí. De hecho, entre los aminoácidos pueden darse interacciones químicas de muy diversa índole: interacciones iónicas, puentes H, interacciones de Van der Waals, etc., por lo que los biólogos moleculares tienen grandes limitaciones para entender este proceso de plegado.

Dada la complejidad del proceso, cada dos años comenzaron a organizarse en 1994 el concurso internacional de predicción de la estructura de proteínas CASP. Se celebra cada dos años y participan numerosos grupos de investigación. Los investigadores de Google han obtenido un resultado espectacular en este concurso.

DeepMind ha entrenado la red neuronal relacionando la forma y secuencia génica de miles de proteínas ya conocidas. Basándose en este conocimiento, el programa AlphaFold predice la distancia y el ángulo entre cada pareja de aminoácidos, realizando un ajuste para encontrar la configuración más estable.

Estructura de tres proteínas que han tenido que prever en el concurso. En verde, la estructura vista con criomicroscopía; en azul, la prevista por DeepMind. Han entrenado el programa AlphaFold para predecir estructuras tridimensionales de proteínas. Ed. DeepMind

Los resultados de la inteligencia artificial permiten prever grandes cambios en bioingeniería y medicina. De hecho, aportará nuevas claves para entender las enfermedades. En muchas ocasiones, una única mutación puede producir grandes cambios en el plegado de la proteína y, por tanto, en su función. Muchas enfermedades son consecuencia de ello y los científicos podrán conocer su fundamento. Pero también permitirá diseñar proteínas a la carta. Es decir, mediante el diseño de una estructura concreta, permitirá diseñar medicamentos con una actividad u otra.

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