Un nuevo sistema de inteligencia artificial (IA) desentraña un problema científico persistente y muy complejo sobre la estructura y el comportamiento de las proteínas.
Existen cientos de millones de proteínas conocidas. Desde la insulina que regula los niveles de glucemia hasta los anticuerpos que nos ayudan a combatir las infecciones, las proteínas son esenciales en casi todas las funciones de nuestro cuerpo y en todos los organismos. Su funcionamiento viene determinado por su forma tridimensional. Durante medio siglo, los científicos trataron de predecir cómo se plegaba una proteína para adquirir su forma tridimensional singular. Este procedimiento resulta esencial para desvelar la maquinaria biológica de la vida.
Un problema enquistado durante cincuenta años
DeepMind, empresa de IA propiedad de Google y radicada en Londres, ha dado con la respuesta gracias a AlphaFold, un motor de IA pionero que determina las formas tridimensionales de las proteínas y es capaz de determinar estructuras con una precisión sin precedentes en cuestión de días. En circunstancias normales en un laboratorio, se tardarían años. AlphaFold determinó la forma de aproximadamente dos tercios de un conjunto de unas cien proteínas con un nivel de precisión comparable al de los experimentos de laboratorio. La precisión del tercio restante también fue alta.
Para hallar la solución, DeepMind se unió al XIV Experimento Comunitario sobre la Evaluación Crítica de las Técnicas para la Predicción Estructural Proteica (CASP14), en que grupos de científicos asumieron el reto de las proteínas, denominado evaluación crítica de la predicción de la estructura (CASP, por sus siglas en inglés). CASP14, que comenzó en 1994 como CASP1, es uno de los muchos experimentos en que equipos procedentes de más de veinte países de todo el mundo presentaron su proposición de modelo de la estructura proteica.
El organizador de CASP14, el Dr. Andriy Kryshtafovych de la Universidad de California en Davis, calificó el logro de «verdaderamente destacado» en una nota de prensa. «Poder investigar la forma de las proteínas con rapidez y precisión podría revolucionar las ciencias biológicas. Ahora que prácticamente se ha resuelto el problema para las proteínas individuales, se abre la vía a desarrollar nuevos métodos para determinar la forma de los complejos proteicos (colecciones de proteínas que cooperan para formar gran parte de la maquinaria de la vida) y para otras aplicaciones».
Un inmenso avance en las capacidades científicas
La profesora Janet Thornton, nombrada dama de la Orden del Imperio Británico y directora emérita del Instituto Europeo de Bioinformática del Laboratorio Europeo de Biología Molecular, la cual no está asociada ni con CASP ni con DeepMind, comenta: «Es impresionante ver el triunfo de la curiosidad, el empeño y la inteligencia humanos en la solución de este problema. Comprender mejor las estructuras proteicas y ser capaz de predecirlas mediante un ordenador significa entender mejor la vida, la evolución y, por supuesto, la salud y las enfermedades humanas».
«Marca un momento emocionante en este campo», afirma Demis Hassabis, cofundador de DeepMind, en «The Guardian». «Estos algoritmos se están volviendo lo suficientemente maduros y potentes como para que podamos aplicarlos a problemas científicos realmente complicados».
El reto científico se ha resuelto décadas antes de lo que esperaba la comunidad científica. «Empezaba a pensar que no vería este problema resuelto en vida», añade la profesora Thornton. «Conocer estas estructuras nos ayudará a entender cómo operan y trabajan los seres humanos, cómo funcionamos».
«Cambia las reglas del juego», afirma a la revista «Nature» Andrei Lupas, biólogo evolutivo del Instituto Max Planck de Biología del Desarrollo (Alemania), quien evaluó el rendimiento de los diferentes equipos participantes en CASP. «Es algo que cambiará la medicina. Cambiará la investigación. Cambiará la bioingeniería. Lo cambiará todo».
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