La división Google Deepmind del gigante tecnológico ha presentado la tercera versión de su modelo de inteligencia artificial "AlphaFold", diseñado para ayudar a los científicos a desarrollar medicamentos y atacar enfermedades de manera más efectiva.
Una herramienta que, según ha señalado Dra. Nicole Wheeler, experta en microbiología de la Universidad de Birmingham, "podría acelerar significativamente el proceso de descubrimiento de fármacos". El principal escollo de los fabricantes es producir y probar físicamente diseños biológicos, y es en esto en lo que ayudaría esta investigación.
¿Cómo? Este sistema está diseñado para predecir la estructura tridimensional de una proteína a partir de su secuencia de aminoácidos. La estructura de una proteína es fundamental para entender su función y cómo interactúa con otras moléculas. Por lo tanto, conocer la estructura de una proteína puede ser extremadamente útil para los científicos que buscan diseñar medicamentos y tratar enfermedades de manera más efectiva.
"AlphaFold 3 podría acelerar el diseño de medicamentos y tratar enfermedades de manera más efectiva"
Ya en 2020 la empresa logró un avance significativo en biología molecular al utilizar IA para predecir con éxito el comportamiento de proteínas microscópicas.
El problema se encontraba en que predecir esta estructura a partir de la secuencia de aminoácidos de la proteína ha sido un desafío durante más de 50 años, conocido como el problema del plegamiento de proteínas. Sin embargo, AlphaFold resolvió este problema al predecir la estructura de las proteínas con una precisión comparable a los métodos experimentales.
Recientemente, los investigadores de DeepMind junto con su empresa hermana Isomorphic han mapeado el comportamiento de todas las moléculas orgánicas, incluido el ADN humano. "Con estas nuevas capacidades, podemos diseñar una molécula que se unirá a un lugar específico de una proteína, y podemos predecir con qué fuerza se unirá", ha afirmado Demis Hassabis, cofundador y director ejecutivo de DeepMind en una rueda de prensa el martes según Reuters.
"Con estas nuevas capacidades, podemos diseñar una molécula que se unirá a un lugar específico de una proteína"
Esta actualización de AlphaFold ha permitido a los investigadores explorar nuevas vías en el descubrimiento de fármacos al proporcionar predicciones precisas de las interacciones proteína-medicamento. Esto puede llevar a la identificación de compuestos con mayor eficacia y selectividad, lo que es crucial en el desarrollo de tratamientos más seguros y efectivos para diversas enfermedades. "Es un paso fundamental si se quiere diseñar fármacos y compuestos que ayuden con las enfermedades", ha subrayado Hassabis.
La compañía también ha anunciado el lanzamiento del “servidor AlphaFold”, una herramienta en línea gratuita que los científicos pueden utilizar para probar sus hipótesis antes de realizar pruebas en el mundo real. Esto ha permitido a los investigadores acelerar sus investigaciones en biología estructural, diseño de fármacos y otras áreas relacionadas con el estudio de proteínas.
Además, el servidor AlphaFold ha contribuido a democratizar el acceso a estas avanzadas capacidades de modelado de proteínas, permitiendo a un mayor número de científicos en todo el mundo beneficiarse de esta tecnología de vanguardia. "Va a ser realmente importante cuánto más fácil haga el servidor AlphaFold a los biólogos que puedan probar casos más grandes y complejos", ha declarado John Jumper, científico investigador senior de DeepMind.