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Ciencia y Tecnología
Home›Ciencia y Tecnología›Una Inteligencia Artificial predice la estructura de las proteínas

Una Inteligencia Artificial predice la estructura de las proteínas

By Pablo Zavala Penilla
febrero 20, 2022
923
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Agencias, Ciudad de México.- Un software impulsado por Inteligencia Artificial (IA) capaz de producir por miles estructuras de proteínas y que tiene múltiples aplicaciones, como la lucha contra la más reciente variante del coronavirus, ómicron, es el descubrimiento del año para la revista Science.

La prestigiosa publicación estadounidense dio a conocer este jueves el que considera el descubrimiento científico de 2021 y los hallazgos que han quedado finalistas.

El equipo de Science explicó que antiguamente las estructuras de proteínas solo podían ser determinadas a través de costosos análisis de laboratorio, que llevaban mucho tiempo, pero gracias al nuevo software pueden ser calculadas de forma rápida por decenas de miles y para complejos proteínicos que interactúan entre ellos.

Para explicar la importancia de este logro, el bioquímico computacional de la Universidad de Washington (EE.UU.) David Baker, uno de los expertos que ha liderado uno de los proyectos de predicción de estructuras de proteínas, subrayó que, con este descubrimiento, “todas las áreas de la biología computacional y molecular se transformarán”.

Las proteínas son “los caballos de tiro” de la biología, como recuerda Science, ya que ayudan a contraer los músculos, transforman la comida en energía celular, llevan el oxígeno a la sangre y luchan contra los microbios.

Todas las proteínas se inician de la misma manera básica: una cadena lineal de hasta 20 tipos de aminoácidos, unidos en una secuencia codificada en el ADN, que tras ser ensamblada en los ribosomas se pliega en una forma 3D única y compleja.

Esas formas 3D determinan cómo interactúan las proteínas con otras moléculas y definen su papel en la célula.

Algunos estudios a lo largo de la historia han sugerido que las interacciones entre los aminoácidos son las que marcan la forma final de cada proteína. Teniendo en cuenta las múltiples interacciones que cada miembro de la cadena puede tener con el resto, hasta ahora era muy complicado calcular la forma final de la proteína.

Exciting @ScienceMagazine paper from David Baker's lab @UWproteindesign describes using deep-learning algorithms #AlphaFold2 and #RoseTTAFold to model 3D structures of protein-protein interactions, including higher order complexes, in #yeast https://t.co/JSsfvbU1FL pic.twitter.com/7gzPUMLEnY

— SGD Project (@yeastgenome) December 16, 2021

A lo largo de los años se han empleado distintos métodos, con rayos X y modelos informáticos, hasta la aparición después de 2018 de AlphaFold, un programa de software desarrollado con IA por la compañía hermana de Google, DeepMind.

Este programa, cuya versión mejorada se llama AlphaFold2, se entrena a sí mismo usando bases de datos existentes de estructuras de proteínas resueltas para calcular otras nuevas.

Y así se ha llegado a 2021, el año en que las predicciones de estructuras de proteínas hechas con IA se han acelerado: A mediados de julio, Baker y sus colegas informaron de que su propio programa, RoseTTAFold, había resuelto las estructuras de cientos de proteínas, todas de un tipo común para el desarrollo de fármacos.

Una semana más tarde, los científicos de DeepMind anunciaban que habían hecho lo mismo con 350,000 proteínas halladas en el cuerpo humano, el 44 % de las que se conocen en las personas.

Se espera que en los próximos meses su base de datos crezca a 100 millones de proteínas de todas las especies, la mitad del total que se piensa que existe.

El código de AlphaFold2 y de RoseTTAFold ya está disponible al público, con lo que otros científicos pueden investigar con estos programas.

Un ejemplo de ello es el uso que los expertos que estudian el virus SARS-CoV-2, que causa la covid-19, están haciendo de AlphaFold2 para modelar el efecto de las mutaciones en la proteína de pico de la variante ómicron.

Más allá del descubrimiento del año, Science indicó que a lo largo de 2021 ha habido otros hallazgos científicos reseñables que han quedado finalistas.

Back to back, the alphafold2 and roseTTAfold papers came out today https://t.co/mPhhJSCaxhhttps://t.co/VZwcRxVQQF

Here's an attempt to conceptually organize the alphafold supp infohttps://t.co/pCwgDkJAXQ pic.twitter.com/vWLIbSanln

— pablo.tsv (@tsuname) July 15, 2021

Entre ellos figura la recuperación de ADN en cuevas, que ha servido para reconstruir la identidad de los habitantes de las cavernas, tanto humanos como animales, en la prehistoria.

En 2021, los científicos emplearon ADN nuclear para trazar la ocupación humana y de animales de tres cuevas: una de ellas en España, otra en Georgia y una en México.

La española es en el yacimiento de Atapuerca, donde la recuperación de ADN nuclear en la Galería de las Estatuas ha revelado la identidad genética y el sexo de los humanos que la habitaron entre hace 80,000 y 113,000 años.

Además, ha sugerido que un linaje de neandertales reemplazó a otros después del período glacial que acabó hace 100,000 años.

En México, los expertos han comparado el ADN de un oso negro de hace 12.000 años de la cueva de Chiquihuite con el de ejemplares modernos y han hallado que tras la última edad de hielo los descendientes de este animal migraron hacia el norte, hasta llegar a Alaska.

Otros de los hallazgos destacados por Science son las píldoras antivirales de Pfizer y Merck para combatir la covid-19, las observaciones sísmicas de Marte, el uso de drogas psicodélicas para tratar el Síndrome de Estrés Postraumático y los avances en el campo de la generación de energía de fusión.

A ellos se suman las nuevas mediciones del muón, la partícula cargada eléctricamente de menor masa después del electrón; el desarrollo de anticuerpos monoclonales fabricados en laboratorio para tratar enfermedades infecciosas; y la aplicación en vivo de la técnica CRISPR, una herramienta que permite cortar y pegar ADN.

Como parte de los mejores hallazgos de 2021, Science ha elegido algunos de los descubrimientos del módulo de aterrizaje InSight de la NASA, que llegó a Marte en 2018 para estudiar las ondas sísmicas del planeta rojo.

Ese módulo midió tres grandes terremotos entre agosto y septiembre, incluyendo uno que hizo temblar la superficie marciana durante una hora y media.

Los dos primeros sismos del 25 de agosto tuvieron magnitudes de 4.2 y 4.1, dijo la agencia espacial estadounidense, aunque el terremoto más largo medido por InSight se produjo el 18 de septiembre –el día 1,000 del módulo de aterrizaje en Marte– cuando un temblor de magnitud 4.2 sacudió la superficie durante unos 90 minutos.

In a new Science study, researchers present #RoseTTAFold—an #AI network that produces structure predictions with accuracies approaching those of DeepMind’s AlphaFold2. The tool’s code is freely available.

Read more: https://t.co/602WVNVaR3 pic.twitter.com/DbZgaWkByE

— Science Magazine (@ScienceMagazine) July 15, 2021
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