Tres años y medio después de que los ingenieros de Google DeepMind sorprendieran al mundo de la biomedicina con el programa de inteligencia artificial (IA) AlphaFold 2, que predice la estructura de cualquier proteína, hoy se presentó su sucesor, AlphaFold 3, que eleva el potencial de la IA en investigación biomédica a un nivel superior.
La nueva versión de AlphaFold ya no se limita a estudiar proteínas sino que puede descifrar cualquier molécula de cualquier ser vivo, incluidos ácidos nucleicos como el ADN y el ARN y moléculas diminutas como los ligandos, que son decisivos en el funcionamiento de las células. Y no se contenta con describir cómo son estas moléculas a escala atómica, sino que también predice cómo interactúan entre sí, y cómo esas interacciones las modifican.
Estructura de una proteína de coronavirus determinada con AlphaFold 3 (imagen proporcionada por Google DeepMind)
Con este avance se espera, por un lado, avanzar en la comprensión científica de cómo funcionan los seres vivos y, por otro, transformar la forma en que se crean los medicamentos, informó ayer en rueda de prensa, Demis Hassabis, cofundador de DeepMind antes de ser adquirida por Google y actual CEO de la empresa.
Coincidiendo con el lanzamiento de AlphaFold 3, Google DeepMind ha puesto a disposición de científicos de todo el mundo de forma gratuita AlphaFold Server, una herramienta que permite a los investigadores biomédicos utilizar la plataforma de IA sin necesidad de conocimientos avanzados en informática.
Tendrá dos aplicaciones principales: crear fármacos y comprender mejor cómo funcionan los seres vivos.
“Todos los grupos de biología estructural del mundo van a adoptar este sistema. Es muy fácil de usar. Va a cambiar la forma en que hacemos ciencia”, afirmó en la conferencia de prensa Julien Bergeron, investigador del King’s College de Londres que colabora con el equipo de Google DeepMind.
Desde que AlphaFold2 se presentó en noviembre de 2020 y se puso a disposición de la comunidad científica, ha sido utilizado por casi dos millones de usuarios. Se ha utilizado en proyectos que van desde el desarrollo de nuevos antibióticos o una vacuna contra la malaria hasta la captura de carbono con bacterias para mitigar el cambio climático. Fue reconocido con el Avance del Año (el avance científico más importante del año) por la revista Ciencia y sus creadores han recibido ya algunos de los premios científicos más importantes del mundo como -entre otros- el Albert Lasker (considerado la antesala del Premio Nobel), el Fronteras del Conocimiento de la Fundación BBVA o, más recientemente, el Breakthrough Premio.
Estructura de una enzima fúngica determinada con AlphaFold 3 (imagen proporcionada por Google DeepMind)
AlphaFold 2 permitió deducir por primera vez la estructura tridimensional de las proteínas a partir de su secuencia de aminoácidos. De esta manera, investigaciones que podrían requerir años para cada proteína individual, además de costosos equipos como máquinas de cristalografía de rayos X, podrían resolverse en cuestión de minutos con una computadora.
Pero AlphaFold 2 resolvió “la imagen estática de las proteínas”, mientras que “los fenómenos biológicos son dinámicos”, explicó ayer Demis Hassabis. Para entender la biología, “hay que entender […] las interacciones entre diferentes moléculas en las células. AlphaFold 3 es nuestro siguiente paso en esta dirección”.
AlphaFold 3 se ha puesto a disposición de científicos de todo el mundo de forma gratuita
Una de sus novedades más relevantes es que puede determinar cómo se unen las proteínas al ADN o al ARN, algo que AlphaFold 2 no podía hacer. “Cuando doy conferencias hay gente que me dice ‘eso está muy bien, pero estoy investigando una proteína que se une al ADN, ¿puedes decirme cómo se une?’; y no pude”, explicó John Jumper, quien dirigió el desarrollo de la nueva IA.
AlphaFold 3, que se presenta hoy en la revista científica Naturalezadeduce la estructura de biomoléculas basándose en secuencias de aminoácidos al igual que AlphaFold 2. Pero la estrategia que utiliza es diferente.
Demis Hassabis, director ejecutivo de Google DeepMind, en la sede de la empresa en Londres
José Sarmento Matos/Bloomberg
La nueva IA ha sido desarrollada por Google DeepMind y la farmacéutica Isomorphic Labs
AlphaFold 2 se basó en datos sobre cómo han evolucionado las proteínas para adquirir la forma que tienen. La nueva versión utiliza menos datos evolutivos y lo completa con una estrategia de IA generativa, similar a la que se utiliza para generar imágenes con IA. En este caso, el sistema parte de una nube de átomos y, a través de sucesivas iteraciones, aproxima la posición de cada átomo en el espacio hasta llegar a la estructura tridimensional final de la biomolécula.
Investigadores de Isomorphic Labs han participado en el desarrollo de AlphaFold 3, una empresa nacida como filial de Google DeepMind que utiliza IA para diseñar nuevos fármacos por ordenador. Prueba del potencial de AlphaFold para la industria farmacéutica es que las multinacionales Eli Lilly y Novartis ya han firmado contratos de colaboración con Isomorphic Labs, por valor de 45 millones de dólares la primera y 37,5 millones de dólares la segunda, para aplicar la IA a la industria farmacéutica. diseño de fármacos.
“Con la nueva herramienta, se puede diseñar un compuesto que se una a la superficie de una proteína y predecir qué tan fuerte será la unión, lo cual es fundamental para el diseño de fármacos”, explicó Demis Hassabis, director ejecutivo de Google DeepMind. La eficacia de los anticuerpos, por ejemplo, depende de este tipo de unión, por lo que se espera que AlphaFold 3 acelere el desarrollo de nuevas terapias basadas en anticuerpos.
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Marc Masip
