Una inteligencia artificial predice la interacción entre todas las moléculas de la vida

Una inteligencia artificial predice la interacción entre todas las moléculas de la vida
Una inteligencia artificial predice la interacción entre todas las moléculas de la vida

Dentro de cada celda hay miles de millones de máquinas moleculares y comprender cómo funciona es clave para comprender y tratar enfermedades. La última versión de AlphaFold, un sistema de inteligencia artificial de Google, es capaz de predecir la estructura y las interacciones de todas las moléculas de la vida.

Su descripción está publicada en la revista Nature y, según sus responsables, AlphaFold 3 lleva “el mundo biológico a la alta definición”. Permite a los científicos ver los sistemas celulares en toda su complejidad, a través de sus estructuras, interacciones y modificaciones.

Según DeepMind, responsable de esta inteligencia artificial (IA) junto con Isomorphic Labs, se trata de una “modelo revolucionario” que mejora los anteriores y eso funciona con una precisión sin precedentes.

Dentro de cada célula vegetal, animal y humana hay miles de millones de máquinas moleculares que están formados por proteínas, ADN y otras moléculas, pero ninguno trabaja solo. Sólo viendo cómo interactúan entre sí, a través de millones de tipos de combinaciones, podrás empezar a entender realmente los procesos de la vida.

El nuevo modelo se basa en los fundamentos de AlphaFold 2, que en 2020 y años posteriores representó un avance fundamental en predecir la estructura de las proteínas (en 2022 se publicaron predicciones de la estructura tridimensional de casi todas las proteínas -200 millones- en función de su secuencia de aminoácidos).

Millones de investigadores en todo el mundo He usado esa versión para hacer descubrimientos. en áreas como vacunas contra la malaria, tratamientos contra el cáncer y diseño de enzimas, dice un comunicado de Google DeepMind.

Más allá de las proteínas

Las mejoras sustanciales en la arquitectura de aprendizaje profundo y el sistema de capacitación ahora permiten predecir con mayor precisión la estructura de una amplia gama de sistemas biomoleculares en un marco unificado.

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

“AlphaFold 3 nos lleva más allá de las proteínas para cubrir un amplio espectro de biomoléculas. Este salto podría conducir 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”, añade la nota.

De una lista de moléculas, AlphaFold 3 es capaz de generar su estructura tridimensional conjuntamostrando cómo encajan. Modelar biomoléculas grandes como proteínas, ADN y ARN, así como pequeñas moléculasTambién conocidos como ligandos.

Además, puedes modificaciones químicas del modelo de estas moléculas que controlan el funcionamiento saludable de las células y que, al alterarse, pueden provocar enfermedades.

Esta nueva ventana a las moléculas de la vida revela cómo están todas conectadas y ayuda a comprender cómo esas conexiones afectan las funciones biológicascomo la acción de los fármacos, la producción de hormonas y el proceso de reparación del ADN que preserva la salud.

Un “google map” de moléculas, abierto

Los científicos pueden acceda a la mayoría de sus funciones de forma gratuita a través del servidor AlphaFold recientemente lanzado. Con unos pocos clics, pueden aprovechar el poder de AlphaFold 3 para modelar estructuras compuestas de proteínas, ADN, ARN y una selección de ligandos, iones y modificaciones químicas.

“AlphaFold 3 tiene la potencial para 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 plantear preguntas audaces y acelerar los descubrimientos”, afirma Céline Bouchoux, del Instituto Francis Crick.

“Comprender el mundo biomolecular dentro de nosotros y cómo interactúan las complejas redes de moléculas en nuestras células es un punto de partida crucial para comprender y tratar enfermedades mediante el diseño racional de fármacos”, dice Isomorphic Labs.

En este sentido, y para avanzar en esta comprensión, se ha desarrollado este innovador modelo de IA que proporciona una visión precisa a nivel atómico de la estructura de los sistemas biomoleculares, concluye Isomorphic, que Ya está en contacto con empresas del sector para su implantación.

 
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