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DeepMind, la Inteligencia Artificial de Google

Para predecir el plegamiento de proteínas, DeepMind de Google usa la Inteligencia Artificial, imprescindible en la investigación de enfermedades.

El año pasado, el laboratorio de investigación DeepMind, correspondiente a Google, divulgó las últimas noticias sobre AlphaFold, un instrumento capaz de predecir el plegamiento de las proteínas y, con ello, cooperar en la investigación de enfermedades de toda clase.

Hacer esta clase de predicciones es bastante importante, aunque muy difícil también. Son bastantes los científicos y organizaciones que han intentado desarrollar algoritmos basados en IA (inteligencia artificial) para lograrlo. Sin embargo no acostumbran ser suficientemente eficaces.

Por esa razón, hay una inspección que cada 2 años se dedica a examinar los últimos adelantos en el asunto, clasificándolos por medio de un sistema de puntuación del 0 al 100, denominado GDT. En 2020, AlphaFold recibió las calificaciones más altas que hubiese obtenido nunca cualquier herramienta. Por esa razón, han seguido adelante con las mejoras de esta aplicación que, según acaban de anunciar, cuenta ya con todo el catálogo de proteínas humanas y además de varias especies muy usadas en investigación. Además, va a ser público, para que cualquier científico que lo requiera pueda hacerlo sin coste alguno.

La importancia del plegamiento de proteínas para la investigación de enfermedades

El plegamiento de proteínas es importante para que estas logren realizar de manera correcta su función biológica. Al proceso por el que se extienden y pierden su composición tridimensional, se le conoce desnaturalización. Puede ser algo inocuo y reversible, como la razón por la cual el calor alisa el cabello. No obstante, si se da en proteínas con funciones relevantes, puede estar detrás de muchas enfermedades.

Por esa razón, en la investigación de enfermedades es fundamental saber predecir dichos plegamientos. Se puede hacer de manera experimental, pero es costoso, se tarda un largo tiempo y no es viable para varias proteínas, como las de membrana, que resultan muy difíciles de cristalizar. Hicieron falta 50 años para ofrecer una solución a esto.

Por esa razón, DeepMind, de Google, puso en marcha AlphaFold. Y ahora, debido a sus últimos adelantos, publicados en diversos estudios de Nature, se convirtió en un instrumento fácil, disponible para cualquier científico que la requiera.

DeepMind, de Google, al rescate

DeepMind, de Google, y el Instituto Europeo de Bioinformática han anunciado el día de ayer su unión al Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL) para cambiar por fin la base de datos obtenida por medio de AlphaFold en una realidad accesible.

En ella está el plegamiento de proteínas de 20 organismos bastante relevantes en la investigación de enfermedades. Es la situación, ejemplificando, de la bacteria Escherichia coli, la mosca de la fruta, el pez cebra o el ratón. Pero también aparecen las cerca de 20.000 proteínas expresadas por el genoma humano. O sea, cada una de las proteínas para cuya síntesis poseemos instrucciones en nuestro ADN.

Este instrumento está en su mejor momento, pero recién comienza. Según han explicado en un comunicado, en los siguientes meses esperan expandir la cobertura a casi cada una de las proteínas secuenciadas conocidas por la ciencia. Esto podrían ser unas 100 millones de estructuras, por lo cual todavía le queda mucho por crecer.

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