Redacción
En 2021 se logró un avance significativo en la biología gracias a la inteligencia artificial (IA). El equipo de DeepMind, una empresa subsidiaria de Google desarrolló un modelo de IA llamado AlphaFold que fue capaz de predecir con precisión las estructuras tridimensionales de casi todas las proteínas producidas por el cuerpo humano.
Este logro es monumental porque la estructura de una proteína es crucial para entender su función y cómo interactúa en el cuerpo, lo cual es esencial para el desarrollo de medicamentos y tratamientos para diversas enfermedades.
La predicción de estructuras proteicas es un problema que los científicos intentaron resolver durante décadas, y AlphaFold lo resolvió de manera eficiente utilizando técnicas avanzadas de aprendizaje profundo.
“Creemos que es la imagen más completa y precisa del proteoma humano hasta la fecha”, señaló Demis Hassabis, director ejecutivo y cofundador de la empresa de inteligencia artificial DeepMind, que desarrolló AlphaFold.
Este avance ha abierto nuevas posibilidades en campos como la biomedicina, la biotecnología y la farmacología, acelerando la investigación científica y facilitando el diseño de nuevos fármacos.
DeepMind liberó públicamente el código y las predicciones de estructuras proteicas, proporcionando a la comunidad científica una herramienta invaluable para avanzar en su investigación.
Mejorará el desarrollo de nuevos medicamentos
El avance logrado con AlphaFold tiene un gran potencial para mejorar el desarrollo de medicamentos.
“Pensamos que este trabajo representa la contribución más significativa de la inteligencia artificial al avance del conocimiento científico hasta la fecha. Y creo que es una gran ilustración y ejemplo del tipo de beneficios que la inteligencia artificial puede aportar a la sociedad”, agregó Hassabis.
Las proteínas están formadas por cadenas de bloques de construcción más pequeños llamados aminoácidos. Estas cadenas se pliegan de innumerables formas diferentes, formando una forma 3D única. La forma o plegamiento de una proteína determina su función en el cuerpo humano.
Las 350,000 estructuras de proteínas que predijo AlphaFold incluyen no solo las 20,000 contenidas en el proteoma humano, sino también las de los llamados organismos modelo utilizados frecuentemente en la investigación científica, como la bacteria E. coli, la levadura, la mosca de la fruta y los ratones.
Beneficios en el área médica
Se podrá acelerar el descubrimiento de fármaco, ya que determinar la estructura tridimensional de una proteína era un proceso laborioso y costoso que podía tomar años, y con AlphaFold, ahora es posible predecir estas estructuras con alta precisión en cuestión de horas o días.
Se puede identificar de manera acelerada a los posibles objetivos terapéuticos y el diseño de moléculas que interactúen eficazmente con estas proteínas.
De igual forma, los fármacos pueden ser más precisos, ya que la estructura de una proteína dicta cómo interactúa con otras moléculas, incluidos los medicamentos. Con esta comprensión detallada de la estructura, los científicos pueden diseñar medicamentos que se acoplen mejor a la proteína, lo que puede resultar en tratamientos más efectivos y con menos efectos secundarios.
El avance de AlphaFold permitirá comprender muchas enfermedades incluidas algunas neurodegenerativas y genéticas, ya que al predecir las estructuras de proteínas implicadas en estas enfermedades, los investigadores pueden entender mejor los mecanismos subyacentes y desarrollar tratamientos dirigidos.
En cuanto a la reducción de costos de investigación, la rapidez y precisión de AlphaFold pueden reducir los costos asociados con la investigación y el desarrollo de fármacos, lo que podría traducirse en medicamentos más accesibles para los pacientes.
AlphaFold no solo acelera el proceso de descubrimiento de nuevos medicamentos, sino que también mejora la precisión y eficacia del diseño de fármacos, lo que podría llevar a tratamientos más seguros, efectivos y personalizados en el futuro.