Una inteligencia artificial permite predecir la estructura de las moléculas de la vida

La nueva versión de AlphaFold ofrece la oportunidad de conocer la estructura y las interacciones que realizan las moléculas de la vida.

Por Canal26

Miércoles 8 de Mayo de 2024 - 14:39

Moléculas. Foto: Unsplash. Moléculas. Foto: Unsplash.

AlphaFold, el sistema de inteligencia artificial de Google, presentó una nueva versión tiene la capacidad de predecir la estructura y las interacciones que realizan las moléculas de la vida. Estas novedades salieron a la luz en la revista Nature y esta actualización lleva "el mundo biológico a la alta definición". 

AlphaFold 3 acerca a los científicos la chance de observar sistemas celulares en toda su complejidad, incluso a través de sus estructuras, las interacciones y modificaciones. DeepMind, la empresa a cargo del desarrollo de la inteligencia artificial indicó que se trata de un "modelo revolucionario".

Lo cierto es que, dentro de cada célula, hay miles de millones de máquinas moleculares que están formadas por proteínas, ADN y otras moléculas. Sólo viendo cómo interactúan entre sí, a través de millones de tipos de combinaciones, se puede empezar a entender realmente los procesos de la vida.

Moléculas. Foto: Unsplash. Moléculas. Foto: Unsplash.

Cabe recordar que, en 2020, AlphaFold 2, su sucesor, el nuevo modelo se basó en sus fundamentos y marcó un gran avance fundamental en la predicción de la estructura de las proteínas. Millones de personas trabajaron sobre esa versión para dar con descubrimientos en áreas como vacunas, tratamientos contra el cáncer y el diseño de enzimas.

Padre, familia, hijos. Foto: Unsplash

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Novedades de AlphaFold 3

Ahora, las mejoras sustanciales introducidas en la arquitectura del aprendizaje profundo y el sistema de entrenamiento permiten predecir con mayor precisión la estructura de una amplia gama de sistemas biomoleculares en un marco unificado.

En el caso de las interacciones de las proteínas con otros tipos de moléculas, consigue una mejora de al menos el 50 % en comparación con los métodos de predicción existentes, y para algunas categorías importantes de interacción se ha duplicado la exactitud de predicción.

"AlphaFold 3 nos lleva más allá de las proteínas para abarcar un amplio espectro de biomoléculas. Este salto podría dar lugar a una ciencia más transformadora, desde el desarrollo de materiales biorrenovables y cultivos más resistentes hasta la aceleración del diseño de fármacos y la investigación genómica", agrega la nota.

Moléculas. Foto: Unsplash. Moléculas. Foto: Unsplash.

A partir de una lista de moléculas, AlphaFold 3 es capaz de generar su estructura tridimensional conjunta, mostrando cómo encajan estas entre sí. Modela grandes biomoléculas como proteínas, ADN y ARN, así como pequeñas moléculas, también conocidas como ligandos.

Los científicos pueden acceder gratuitamente a la mayoría de sus funciones a través del recién lanzado servidor AlphaFold. Con unos pocos clics, pueden aprovechar la potencia de AlphaFold 3 para modelizar estructuras compuestas por proteínas, ADN, ARN y una selección de ligandos, iones y modificaciones químicas.

"AlphaFold 3 tiene el potencial de ser tan innovador como AlphaFold, cuando se lanzó por primera vez. Con el servidor, ya no se trata sólo de predecir estructuras, sino de facilitar generosamente el acceso y permitir a los investigadores plantearse preguntas atrevidas y acelerar los descubrimientos", apunta Céline Bouchoux, del Instituto Francis Crick.

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