Inteligencia Artificial resuelve problema científico en “gran avance” que podría cambiar la lucha contra las enfermedades

Un problema científico de 50 años se ha resuelto y podría permitir cambios dramáticos en la lucha contra las enfermedades, dicen los investigadores.

Durante años, los científicos han estado luchando con el problema del "plegamiento de proteínas", mapeando las formas tridimensionales de las proteínas que son responsables de enfermedades desde el cáncer hasta el Covid-19.

Deepmind, de Google, afirma haber creado un programa de inteligencia artificial llamado "AlphaFold" que es capaz de resolver esos problemas en cuestión de días.

Si funciona, la solución ha llegado “décadas” antes de lo esperado, según los expertos, y podría tener efectos transformadores en la forma en que se tratan las enfermedades.

Hay 200 millones de proteínas conocidas en la actualidad, pero solo una fracción se ha desarrollado para comprender completamente qué hacen y cómo funcionan. Incluso aquellos que se han comprendido con éxito a menudo se basan en técnicas costosas y que requieren mucho tiempo, y los científicos pasan años sin fallar en cada estructura y confiando en equipos que pueden costar muchos millones de dólares.

DeepMind trabajó en el proyecto de IA con el 14° Experimento comunitario sobre la evaluación crítica de técnicas para la predicción de la estructura de proteínas (CASP14), un grupo de científicos que han estado investigando el asunto desde 1994.

"Las proteínas son moléculas extremadamente complicadas, y su estructura tridimensional precisa es clave para las muchas funciones que desempeñan, por ejemplo, la insulina que regula los niveles de azúcar en la sangre y los anticuerpos que nos ayudan a combatir las infecciones", dijo el doctor John Moult, presidente de CASP14.

“Incluso los pequeños reordenamientos de estas moléculas vitales pueden tener efectos catastróficos en nuestra salud, por lo que una de las formas más eficientes de comprender las enfermedades y encontrar nuevos tratamientos es estudiar las proteínas involucradas.

"Hay decenas de miles de proteínas humanas y muchos miles de millones en otras especies, incluidas bacterias y virus, pero trabajar la forma de una sola requiere equipos costosos y puede llevar años".

Durante la última prueba, DeepMind dijo que AlphaFold determinó la forma de alrededor de dos tercios de las proteínas con una precisión comparable a la de los experimentos de laboratorio. Los resultados de esas pruebas se han publicado en línea, para que puedan ser examinados por científicos externos.

Ahora, los investigadores detrás del proyecto dicen que todavía hay más trabajo por hacer, incluido averiguar cómo múltiples proteínas forman complejos y cómo interactúan con el ADN.

DeepMind planea enviar un artículo que detalla su sistema a una revista revisada por pares para que sea examinado por la comunidad científica en general.

El profesor Venki Ramakrishnan, premio Nobel y presidente de la Royal Society, dijo: "Este trabajo computacional representa un avance asombroso en el problema del plegamiento de proteínas, un gran desafío de 50 años en biología.

"Ha ocurrido décadas antes de que muchas personas en el campo lo hubieran predicho.

"Será emocionante ver las muchas formas en que cambiará fundamentalmente la investigación biológica".

DeepMind señaló que, entre otras cosas, la predicción de las estructuras de las proteínas podría ser una parte importante de las respuestas a futuras pandemias, y que ya había utilizado su tecnología de aprendizaje automático en las estructuras de proteínas del virus SARS-CoV-2, que causa Covid- 19.

Información adicional de Press Association