ALPHAFOLD, UNA IA QUE PREDICE COMO SON LAS PROTEÍNAS

AlphaFold la herramienta que predice como son las proteínas permite el diseño de las mismas de forma personalizadas, lo que tiene aplicaciones en la producción de biocombustibles y terapias basadas en proteínas.

La IA que predice las estructuras de las proteínas

Las proteínas son las moléculas que realizan la mayoría de las funciones biológicas en los organismos vivos y AlphaFold, una IA predice sus estructuras. La forma tridimensional determina la función de las proteínas y su interacción con otras moléculas. Por eso, conocer la estructura, es útil para entender cómo funcionan y cómo pueden ser moduladas por fármacos o anticuerpos. Sin embargo, predecir la estructura de una proteína a partir de su secuencia de aminoácidos es un problema muy complejo que requiere de mucho tiempo y recursos computacionales.

Uno de los avances más recientes y revolucionarios en este campo ha sido el desarrollo de AlphaFold, una herramienta de inteligencia artificial (IA) creada por DeepMind, una empresa subsidiaria de Google. AlphaFold utiliza redes neuronales profundas y aprendizaje automático para predecir la estructura de una proteína a partir de su secuencia con una precisión nunca antes lograda, superando a todos los demás métodos existentes.

Cómo funciona AlphaFold, la IA que predice proteínas en 3D

AlphaFold es un sistema basado en redes neuronales profundas que aprende a predecir la estructura de una proteína a partir de su secuencia de aminoácidos y de información adicional sobre la evolución y el contexto biológico de la proteína. AlphaFold utiliza un modelo generativo que produce una distribución de probabilidad sobre las posibles coordenadas tridimensionales de cada átomo de la proteína. A partir de esta distribución, se selecciona la estructura más probable como la solución final. Esta IA tiene varias ventajas sobre los métodos tradicionales de predicción de estructuras, como su rapidez, su precisión, su capacidad para predecir estructuras complejas y su potencial para integrar diferentes fuentes de información.

AlphaFold en la investigación sobre el SARS-CoV-2 y sus proteínas

AlphaFold demostró su potencial en 2020, cuando se desató la pandemia del COVID-19, causada por el nuevo coronavirus SARS-CoV-2. Este virus tiene una serie de proteínas que le permiten infectar a las células humanas y replicarse dentro de ellas.

En enero de 2020, cuando se publicó la secuencia genética del SARS-CoV-2, AlphaFold fue capaz de predecir la estructura de varias de sus proteínas en cuestión de días, mucho antes que los métodos experimentales. Estas predicciones fueron compartidas con la comunidad científica a través de una base de datos pública, y fueron confirmadas posteriormente por estudios experimentales.

Gracias a AlphaFold, los científicos pudieron obtener información valiosa sobre el virus y sus posibles puntos débiles, lo que facilitó el desarrollo de fármacos y vacunas contra el COVID-19. Por ejemplo, AlphaFold predijo la estructura del dominio de unión al receptor (RBD) de la proteína espiga del SARS-CoV-2, que es la parte que se une a las células humanas para iniciar la infección. Esta predicción ayudó a diseñar anticuerpos monoclonales que bloquean el RBD y evitan que el virus entre en las células.

AlphaFold puede ayudar a prevenir futuras pandemias

El SARS-CoV-2 no es el único virus que puede causar una pandemia. Existen muchos otros virus que pueden saltar de los animales a los humanos y provocar enfermedades emergentes. Estos virus tienen también sus propias proteínas, cuyas estructuras son desconocidas en su mayoría. AlphaFold puede ayudar a predecir las estructuras de estas proteínas con rapidez y precisión, lo que podría facilitar la detección precoz de posibles amenazas virales y el desarrollo de medidas preventivas. Además, AlphaFold puede contribuir a mejorar el conocimiento sobre la diversidad y la función de las proteínas en general, lo que podría tener implicaciones para la salud humana, animal y ambiental.

AlphaFold se complementa con otras herramientas de IA

AlphaFold no es la única herramienta de IA que puede tener un impacto positivo en la investigación biomédica y la preparación para futuras pandemias. Existen otras herramientas que pueden ayudar a analizar grandes cantidades de datos genómicos, transcriptómicos, proteómicos o clínicos, para identificar patrones, correlaciones o causas subyacentes. Por ejemplo, se pueden utilizar algoritmos de aprendizaje automático para detectar mutaciones virales, clasificar pacientes según su riesgo o pronóstico, o recomendar tratamientos personalizados. Estas herramientas se pueden combinar con AlphaFold para obtener una visión más completa e integrada del problema biológico.

Mejoras de esta herramienta que predice la estructura de las proteínas

A pesar del gran avance que supone AlphaFold, la IA que predice la estructura de las proteínas, todavía hay margen para mejorar y perfeccionar esta herramienta. Algunos de los retos que tiene por delante son: mejorar la predicción de estructuras de proteínas que forman complejos con otras moléculas, incorporar información dinámica sobre los cambios estructurales que sufren las proteínas en función del tiempo y el entorno, o ampliar el rango de organismos y tipos de proteínas que puede analizar. Además, es necesario validar experimentalmente las predicciones de AlphaFold y compararlas con los métodos tradicionales, para asegurar su fiabilidad y robustez.

AlphaFold en otros campos de la ciencia

AlphaFold, la Inteligencia Artificial que predice la estructura de las proteínas, no solo tiene aplicaciones en el campo de la biología molecular y la medicina, sino que también puede ser útil para otros campos de la ciencia que se basan en el estudio de las estructuras moleculares. Por ejemplo, se podría utilizar AlphaFold para predecir la estructura de moléculas orgánicas o inorgánicas con interés en la química, la producción de nuevos fármacos, la física o la nanotecnología. También se podría utilizar para explorar el espacio de posibles estructuras moleculares y generar nuevas moléculas con propiedades deseadas o novedosas. Estas aplicaciones podrían abrir nuevas vías de investigación y desarrollo en diferentes áreas del conocimiento.

Para seguir pensando

AlphaFold es un ejemplo de cómo la IA puede resolver problemas complejos y relevantes para la humanidad, que hasta hace poco se consideraban inaccesibles o imposibles. Además, demuestra el poder de las redes neuronales profundas para aprender a partir de grandes cantidades de datos y generar soluciones creativas y eficientes. AlphaFold también muestra el potencial de la IA para colaborar con otras disciplinas científicas y aportar valor a la sociedad. AlphaFold es, sin duda, un hito en la historia de la IA y un motivo de orgullo para la comunidad científica y tecnológica.