que diferencia hace un año. Hace doce meses, la empresa de inteligencia artificial (IA) DeepMind sorprendió a muchos científicos con la publicación de estructuras predichas para unas 350.000 proteínas, parte del trabajo reconocido como CienciasAvance del año 2021 de ‘s. Ayer, DeepMind y sus socios fueron mucho, mucho más allá. La empresa dio a conocer las estructuras probables de casi todas las proteínas conocidasmás de 200 millones de bacterias a humanos, un logro sorprendente para la IA y un tesoro potencial para el desarrollo de fármacos y estudios evolutivos.
“Estamos lanzando ahora las estructuras para todo el universo de proteínas”, dijo Dennis Hassabis, fundador y director ejecutivo de DeepMind, en una conferencia de prensa en Londres.
La recompensa estructural proviene de AlphaFold, uno de los nuevos programas de IA que han resuelto el problema del plegamiento de proteínas, el desafío de larga data de derivar con precisión las formas 3D de las proteínas a partir de sus secuencias de aminoácidos. Las estructuras recién predichas de AlphaFold se publicaron ayer en una base de datos existente a través de una asociación con el Instituto Europeo de Bioinformática del Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL-EBI). La base de datos «ha proporcionado a los biólogos estructurales esta nueva y poderosa herramienta en la que se puede buscar la estructura 3D de una proteína casi tan fácilmente como se puede hacer una búsqueda de palabras clave en Google», dijo Hassabis.
Eric Topol, director del Scripps Research Translational Institute, se hizo eco del asombro de muchos científicos externos. “AlphaFold es el avance singular y trascendental en las ciencias de la vida que demuestra el poder de la IA”, tuiteó. «Con esta nueva incorporación de estructuras que iluminan casi todo el universo de proteínas, podemos esperar que se resuelvan más misterios biológicos cada día».
un gran dia para #AI en ciencias de la vida. Lanzamiento de más de 200 millones de estructuras proteicas 3D predichas a partir de código abierto #AlphaFoldcasi todo el universo proteico
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mi comentario a continuación pic.twitter.com/yPgtPHMZac—Eric Topol (@EricTopol) 28 de julio de 2022
El lanzamiento de la estructura de DeepMind es «notable», dijo Ewan Birney, subdirector general de EMBL, en la conferencia de prensa. “Hará que muchos investigadores de todo el mundo piensen en qué experimentos pueden hacer ahora”.
Las proteínas resueltas por AlphaFold provienen de organismos que van desde bacterias hasta plantas y vertebrados, incluidos ratones, peces cebra y humanos. Kathryn Tunyasuvunakool, científica investigadora de DeepMind, dijo que AlphaFold tardó entre 10 y 20 segundos en hacer cada predicción de proteína. La empresa tuvo que trabajar en estrecha colaboración con EMBL-EBI, señaló, para descubrir cómo presentar la inmensa cantidad de estructuras en la base de datos.
DeepMind dice que más de 500.000 investigadores ya han utilizado la base de datos desde su lanzamiento el año pasado. Hassabis predijo una «nueva era en la biología digital» en la que los desarrolladores de fármacos podrían pasar de estructuras de proteínas predichas por IA importantes para cualquier condición médica a usar IA para diseñar pequeñas moléculas que influyan en esas proteínas y, por lo tanto, tratar una enfermedad.
Otros están utilizando las predicciones de la estructura para desarrollar vacunas candidatas, investigar cuestiones biológicas básicas, como cómo funciona el llamado complejo de poros nucleares controla qué moléculas entran en el núcleo de una célula, o examina el evolución de las proteínas cuando la vida evolucionó por primera vez.
Hassabis, sin embargo, advirtió que la liberación de las estructuras es simplemente un punto de partida. «Obviamente, todavía queda mucha biología y mucha química por hacer».
