El algoritmo AlphaFold fue capaz de predecir la estructura de 200 millones de moléculas. Esto es considerado uno de los grandes logros de la biología porque podría ayudar a entender cómo operan enfermedades como el cáncer o el Alzhéimer.
AlphaFold, un sistema de inteligencia artificial de Google, predijo la estructura de casi todas las proteínas conocidas y catalogadas por la ciencia. Esto, esperan los expertos, aumentará la comprensión de la biología y facilitará el trabajo de numerosos investigadores para abordar retos históricos que hasta ahora no tuvieron solución.
DeepMind, responsable de esa inteligencia artificial, y el Instituto Europeo de Bioinformática del Laboratorio Europeo de Biología Molecular realizaron, gracias a la inteligencia artificial, predicciones de la estructura tridimensional de 200 millones proteínas a partir de su secuencia de aminoácidos. Todos estos datos están disponibles de forma gratuita y abierta en la base de datos de AlphaFold.
Esta base de datos se amplió 200 veces desde su creación en 2021, pasando de casi un millón de estructuras proteicas a más de 200 millones en su última versión, y abarca casi todos los organismos de la Tierra que tienen su genoma secuenciado.
Este ensanche incluye estructuras predichas para una amplia gama de especies, incluidas plantas, bacterias, animales y otros organismos, "abriendo nuevas vías de investigación en las ciencias de la vida que tendrán un impacto en los desafíos globales, como la sostenibilidad, la inseguridad alimentaria y las enfermedades olvidadas".
Las proteínas tienen una forma tridimensional única que las lleva a encajar unas en otras, pero determinar esa forma supone un gran reto y aquí la inteligencia artificial es clave. “Dilucidar la forma de una sola proteína podría llevar 13.700 millones de años, la edad del universo”, apuntó el portal especializado Materia. Con el algoritmo, toda la información está ahí dispuesta.
Esto puede sonar un poco complejo, de hecho lo es. Por eso la ciencia tardó tanto en encontrar un sistema que pueda leer y codificar esas estructuras. Pero básicamente las proteínas son piezas fundamentales de la vida. La estructura de cada proteína depende de los aminoácidos que la componen y juntos definen lo que hace y cómo lo hace. O sea, el rol de esa proteína en el puzle de la vida.
Es por eso que este algoritmo que determina su estructura, aporta información valiosa para entender los procesos biológicos y avanzar en campos que van desde la medicina hasta la conservación de especies.
Demis Hassabis, fundador y director general de DeepMind, destacó "la velocidad a la que AlphaFold se convirtió ya en una herramienta esencial para cientos de miles de científicos en laboratorios y universidades de todo el mundo".
Según el instituto europeo, AlphaFold también demostró su repercusión en ámbitos como la mejora de la capacidad para luchar contra la contaminación por plásticos, la comprensión del párkinson, el conocimiento sobre cómo se forma el hielo o la exploración de la evolución humana.
Se trata -dijo el especialistas- "de una nueva era en la biología estructural y los métodos basados en la IA van a impulsar un progreso increíble".
En el último año se publicaron más de mil artículos científicos sobre una amplia gama de temas de investigación que utilizan las estructuras de AlphaFold. Se espera que este número vaya solo en aumento ahora que los datos están ahí para ser descubiertos y utilizados.