Esta herramienta predice con precisión la forma plegada de las proteínas a partir de secuencias de aminoácidos, de manera que se le puede dar cualquier secuencia y obtiene la forma de la proteína al instante. De momento se ha utilizado para desarrollar vacunas contra la malaria y fármacos para tratar el cáncer, entre otros.
En 2021, la inteligencia artificial (IA) resolvió un misterio que había frenado el progreso de la ciencia durante casi un siglo: cómo averiguar la estructura de una proteína a partir de su secuencia de aminoácidos.
AlphaFold, una herramienta basada en la IA del laboratorio DeepMind de Google, resolvió este problema llamado «plegamiento de las proteínas».
Las proteínas son los componentes básicos de la vida y su estructura es crucial para su función. Entre estas proteínas están, por ejemplo, los anticuerpos que combaten las enfermedades, la hemoglobina que transporta el oxígeno en los glóbulos rojos y las enzimas.
«Trabajas en la oscuridad si no sabes cómo es una proteína. Si quieres modificar una con un fármaco, es mucho más fácil hacerlo cuando tienes la estructura», explica Kathryn Tunyasuvunakool, investigadora científica de DeepMind que formó parte del equipo que creó AlphaFold.
Esta herramienta predice con precisión la forma plegada de las proteínas a partir de secuencias de aminoácidos, de manera que se le puede dar cualquier secuencia y obtiene la forma de la proteína al instante. De momento se ha utilizado para desarrollar vacunas contra la malaria y fármacos para tratar el cáncer, entre otros.
Tunyasuvunakool afirma que AlphaFold ha tenido un enorme impacto en la ciencia, acelerando la investigación en todos los campos de la biología, así como en otros sectores tecnológicos. Además, ha gozado de gran popularidad entre los científicos, ya que dos años después, su base de datos de estructuras proteicas ha sido utilizada por más de 1,2 millones de investigadores de todo el mundo.
Las herramientas de IA crean proteínas totalmente nuevas
Pero AlphaFold fue sólo el principio del uso de la IA con proteínas. Desde entonces, los científicos se han vuelto aún más creativos.
Mohammed AlQuraishi, biólogo molecular y experto en IA de la Universidad de Columbia (Estados Unidos), ha llevado la idea de AlphaFold al siguiente nivel: si se puede resolver el problema del plegamiento de proteínas, ¿por qué no crear proteínas totalmente nuevas?
Así, AlQuraishi ideó Genie, un modelo de IA generativa creado a partir de AlphaFold para el diseño de proteínas que utiliza técnicas digitales para crear proteínas a medida. El resultado es una herramienta capaz de crear proteínas totalmente nuevas que nunca antes habían existido.
«Es como si intentaras hacer imágenes de personas [con programas de IA]. Le das montones y montones de ejemplos de caras. Al principio selecciona rasgos como la forma, pero luego aprende otros como el pelo y las facciones. Una vez aprendidos los rasgos del rostro, puede generar caras nuevas», explica AlQuraishi.
Genie aprende primero las características simples de las proteínas y luego genera colocaciones atómicas precisas para formar nuevas proteínas. Pero al igual que las caras generadas por la IA, Genie crea proteínas que nunca han existido en la naturaleza. Son pura invención.
Genie se dio a conocer en julio de 2023 en un estudio previo (aún no revisado por pares) y es una de las dos herramientas similares de IA presentadas en 2023 por otros grupos de investigación.
Las proteínas digitales pueden transformar la ciencia
Tunyasuvunakool afirma que las herramientas de IA generativa como Genie podrían suponer una gran ayuda para el progreso científico, por ejemplo, para entender cómo la acumulación de fragmentos de proteína Tau en el cerebro contribuyen a la enfermedad de Alzheimer.
«La IA también puede arrojar luz sobre cómo evolucionaron las estructuras de las proteínas a lo largo de 4.000 millones de años», afirma AlQuraishi, que se declaró «muy optimista» respecto la transformación de la ciencia médica, aunque también cree que se verán beneficios más inmediatos en los sectores de la energía, el medio ambiente o la agricultura.
«Podríamos diseñar nuevas enzimas que ayuden a descomponer contaminantes o plásticos», dijo AlQuraishi.
