El gran avance que «transformará lo que sabemos del funcionamiento de la vida»

Según un nuevo estudio, la inteligencia artificial se utiliza para predecir la estructura de casi todas las proteínas producidas por el cuerpo humano. Además de otras aplicaciones, este avance también puede promover el descubrimiento de nuevos fármacos para el tratamiento de enfermedades. La proteína es una parte importante de los organismos vivos. Cada una de nuestras células está llena de estos «componentes básicos» de la vida. Comprender la forma de las proteínas es esencial para el avance médico, pero hasta ahora, la estructura de una pequeña parte de ellas no se ha dilucidado. Ahora, los investigadores utilizan un programa llamado AlphaFold para predecir la estructura de 350.000 proteínas de humanos y otros organismos.

Las instrucciones para producir proteínas humanas están contenidas en nuestro genoma, el ADN en el núcleo de las células humanas. El genoma humano expresa aproximadamente 20.000 de estas proteínas. Los biólogos se refieren a la colección completa de estas proteínas colectivamente como el «proteoma». «Creemos que esta es la imagen más completa y precisa del proteoma humano hasta ahora», dijo Demis Hassabis, CEO y cofundador de DeepMind, la compañía de inteligencia artificial que desarrolló AlphaFold. «Creemos que este trabajo representa la contribución más importante de la inteligencia artificial al avance del conocimiento científico hasta ahora». «Y creo que este es un buen ejemplo y ejemplo de los beneficios que la inteligencia artificial puede aportar a la sociedad».

La profesora Edith Heard de EMBL dijo que este avance «cambiará nuestra comprensión de cómo funciona la vida. Eso es porque las proteínas representan los componentes básicos de los organismos vivos». «La aplicación sólo está limitada por nuestro entendimiento». Estas aplicaciones potenciales incluyen nuevos tratamientos para enfermedades, cultivos resistentes al cambio climático y enzimas que pueden descomponer el plástico que contamina el medio ambiente. El grupo del profesor McGeehan ya está utilizando datos de AlphaFold para desarrollar enzimas más rápidas para degradar los plásticos. McGeehan señaló que la inteligencia artificial ha proporcionado predicciones para proteínas cuya estructura no se puede determinar experimentalmente, lo que ayudará a acelerar su proyecto durante «unos años».

Ewan Birney, director del Instituto Europeo de Bioinformática en EMBL, dijo a la BBC que la estructura predicha por AlphaFold es «una de las bases de datos más importantes en el mapa del genoma humano». DeepMind coopera con EMBL para proporcionar públicamente las predicciones de plegamiento de proteínas de AlphaFold a la comunidad científica mundial. Hassabis señaló que DeepMind planea expandir su base de datos para incluir casi todas las proteínas secuenciadas conocidas por la ciencia: más de 100 millones de estructuras.