La utilización de la inteligencia artificial para predecir las estructuras de las proteínas, podría impulsar el desarrollo de nuevos medicamentos para combatir enfermedades, mejorar condiciones de salud y otras adaptaciones.
Todas nuestras células están conformadas por estructuras de las proteínas
Poder entender el método de las proteínas es esencial para el progreso de la medicina, sin embargo, hasta la fecha sólo se había podido completar el dilucidar la estructura de las proteínas de una forma parcial.
Como nueva herramienta, los investigadores utilizan un temario AlphaFold para predecir al menos 350.000 estructuras de las proteínas de los seres humanos y de otros organismos vivos.
Las indicaciones para elaborar proteínas del ser humano están templadas en nuestros genomas, el ADN presente en los núcleos de las células humanas.
Existen al menos 20.000 proteínas enunciadas por el genoma humano.
Contribución de la inteligencia artificial para las estructuras de las proteínas
Los biólogos indican al conjunto completo de estructuras de las proteínas como el proteoma. “Pensamos que esta es la imagen más integra y puntual del proteoma humano actualmente”; así lo declaró Demis Hassabis, cofundador y director ejecutivo de la empresa de inteligencia artificial DeepMind, que incrementó AlphaFold.
Las proteínas están estructuradas por cadenas de bloques de construcción minúsculos denominados aminoácidos. Estas cadenas se someten de infinitas maneras diferentes, adoptando una forma 3D. La forma o plegamiento de una proteína determina su desempeño en el cuerpo humano.
De las 350.000 estructuras de proteínas que predijo AlphaFold no solo incluyen 20.000 contenidas en el proteoma humano, sino que, además, los llamados organismos modelo utilizados asiduamente en la investigación científica también forman parte.
Este gran avance en capacidad está descrito en un nuevo ensayo de investigadores de DeepMind y del Laboratorio Europeo de Biología Molecular.
Las estructuras de las proteínas y los aminoácidos en el proteoma humano
Por medio de esta técnica se hizo una predicción confiable sobre los plegamientos para alrededor de 58% de los aminoácidos en nuestro proteoma. Las ubicaciones del 35,7% se pronosticaron con un gran nivel de seguridad, esto representa dos veces el número confirmado por evaluaciones.
Las técnicas clásicas para dilucidar estructuras de proteínas comprenden la cristalografía de rayos X y la criomicroscopía electrónica (Cryo-EM por sus siglas en inglés).
Debido a las dificultades, las formas 3D usualmente se adquieren como parte de investigaciones científicas específicas; pero ningún proyecto hasta la fecha se había establecido de manera sistemática estructuras para todas las proteínas generadas por el organismo.
Predicciones de AlphaFold
McGeehan afirma que, los tiempos de espera para determinar las estructuras disminuyó considerablemente, pasamos de hacerlo en seis meses a un par de minutos por estructura. Agrega que se quedaron cortos en sus predicciones.
Continua el profesor diciendo que, cuando ellos enviaron 7 secuencias para predecir, a la gente de DeepMind, ya ellos habían logrado descubrir de forma experimental las estructuras de 2 de ellas. Al comparar sus resultados con los de DeepMind, lograron comprobar que ambas confirmaciones eran idénticas.
Por su parte, la profesora del EMBL, Edith Heard. Señaló que, “este descubrimiento transformará lo que se conoce hasta los momentos, sobre el funcionamiento de la vida. Debido a que las proteínas forman los bloques de construcción básicos, a partir de los cuales están constituidos todos los seres vivos”.
