MAPA PROTEICO

Un sistema de inteligencia artificial revela el mapa más completo de la base de la vida y abre una nueva era en la ciencia.

Las proteínas son macromoléculas orgánicas de cadenas lineales de aminoácidos que llevan a cabo numerosas funciones básicas para la vida, surgen de la información contenida en el ADN de cada célula. Según se pliegan las cadenas de aminoácidos tienen una función determinada u otra, pero esta es difícil de deducir de manera tridimensional, estando formadas enrevesadamente. Y es que es difícil imaginar la forma de la hemoglobina, proteína de la sangre, que tiene como fórmula C2952H4664O8125S8Fe4321.

La empresa DeepMind, fundada en 2010 para impulsar la inteligencia artificial, es un conglomerado de Google que con su sistema Alphafold podría resolver un problema fundamental, puesto que toda dolencia está directamente relacionada con algún tipo de proteína. Cyrus Levinthal afirmó en 1969 que para calcular todas las posibles configuraciones de una única proteína a partir de su secuencia se necesitaría más tiempo que el que ha pasado desde el origen del universo -más de 13.000 millones de años-, pero este sistema lo hace en minutos. Alphafold captura la secuencia de aminoácidos de una proteína y predice su estructura con una precisión similar a la de los experimentos.

El hallazgo ha sido desvelado en la revista Nature y ya se está comenzando a hacer uso de ello. Organizaciones científicas como Iniciativa Medicamentos para Enfermedades Olvidadas lo utiliza para desarrollar nuevos fármacos mientras que la universidad de Portmouth (Reino Unido) para desarrollar una nueva proteína con la capacidad de reciclar plástico. 

Los fundadores de la empresa planean publicar 100 millones de estructuras, lo que significaría ofrecer gratis la predicción de prácticamente todas las proteínas con secuencia conocida. Esto es lo más justo ya que este sistema ha sido entrenado con recursos públicos creados por la comunidad científica.

Todavía no se ha solventado todo, predecir la estructura de proteínas no resuelve el problema científico de como se pliegan y Alphafold presenta solo un 58% de precisión. Existen imprecisiones en regiones determinadas de las proteínas desestructuradas para adaptarse al ambiente. A esto se le suma que solo predice la molécula aislada, las proteínas suelen interactuar con otras. De igual manera, se le mira con optimismo, consigue acelerar descubrimientos prácticamente en todas las áreas de la biología y el sistema está diseñado para que aprenda solo.

Fuentes: El País, National Geographic