{"id":24496,"date":"2022-07-30T04:55:43","date_gmt":"2022-07-30T09:55:43","guid":{"rendered":"https:\/\/einsteresante.com\/?p=24496"},"modified":"2022-07-30T04:55:45","modified_gmt":"2022-07-30T09:55:45","slug":"ia-de-deepmind-descubre-la-estructura-de-cada-proteina-conocida-por-la-ciencia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/2022\/07\/30\/ia-de-deepmind-descubre-la-estructura-de-cada-proteina-conocida-por-la-ciencia\/","title":{"rendered":"IA de DeepMind descubre la estructura de cada prote\u00edna conocida por la ciencia"},"content":{"rendered":"\n

El grupo de inteligencia artificial DeepMind ha desentra\u00f1ado las estructuras de casi todas las prote\u00ednas conocidas por la ciencia. Los investigadores lograron la haza\u00f1a utilizando el programa AlphaFold, que DeepMind desarroll\u00f3 por primera vez en 2018 y lanz\u00f3 p\u00fablicamente en julio de 2021. El programa de c\u00f3digo abierto puede predecir la estructura 3D de una prote\u00edna a partir de su secuencia de amino\u00e1cidos, los componentes b\u00e1sicos que forman las prote\u00ednas. La estructura de una prote\u00edna dicta sus funciones, por lo que la base de datos de 200 millones de estructuras de prote\u00ednas identificadas por AlphaFold tiene el potencial de ayudar a identificar nuevos caballos de batalla de prote\u00ednas que los humanos pueden utilizar. Por ejemplo, la base de datos puede incluir prote\u00ednas que pueden ayudar a reciclar pl\u00e1sticos, seg\u00fan The Guardian<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

“Nos tom\u00f3 bastante tiempo revisar esta enorme base de datos de estructuras, pero [abri\u00f3] toda una serie de nuevas formas tridimensionales que nunca antes hab\u00edamos visto que realmente podr\u00edan descomponer los pl\u00e1sticos”, dijo John McGeehan, profesor de biolog\u00eda estructural en la Universidad de Portsmouth en el Reino Unido, a The Guardian. “Hay un cambio de paradigma completo. Realmente podemos acelerar hacia d\u00f3nde vamos desde aqu\u00ed, y eso nos ayuda a dirigir estos preciosos recursos a las cosas que importan”.<\/p>\n\n\n\n

Sum\u00e9rgete en las prote\u00ednas
<\/strong>Las prote\u00ednas son como diminutos e inescrutables rompecabezas. Son producidos por organismos que van desde bacterias hasta plantas y animales, y cuando se fabrican se pliegan en milisegundos, pero sus estructuras son tan complejas que tratar de adivinar qu\u00e9 forma tomar\u00e1n es casi imposible. Cyrus Levinthal, un bi\u00f3logo molecular estadounidense, se\u00f1al\u00f3 la paradoja de que las prote\u00ednas se plieguen tan r\u00e1pido y con tanta precisi\u00f3n a pesar de tener un gran n\u00famero de configuraciones posibles en un art\u00edculo de 1969, estimando que una prote\u00edna determinada podr\u00eda tener 10^300 formas finales posibles.<\/p>\n\n\n\n

Por lo tanto, escribi\u00f3 Levinthal, si uno tratara de llegar a la forma de prote\u00edna correcta probando cada configuraci\u00f3n una por una, tomar\u00eda m\u00e1s tiempo del que ha existido en el universo hasta ahora para llegar a la respuesta correcta. Los cient\u00edficos tienen formas de visualizar prote\u00ednas y analizar sus estructuras, pero este es un trabajo lento y dif\u00edcil. La forma m\u00e1s com\u00fan de obtener im\u00e1genes de prote\u00ednas es a trav\u00e9s de la cristalograf\u00eda de rayos X, seg\u00fan la revista Nature<\/a>, que consiste en emitir rayos X a cristales s\u00f3lidos de prote\u00ednas y medir c\u00f3mo se difractan esos rayos para determinar c\u00f3mo se organiza la prote\u00edna. Este trabajo experimental hab\u00eda establecido la forma de unas 190.000 prote\u00ednas, seg\u00fan DeepMind.<\/p>\n\n\n\n

El a\u00f1o pasado, DeepMind public\u00f3 predicciones de forma de prote\u00edna para cada prote\u00edna en el cuerpo humano y en 20 especies de investigaci\u00f3n, inform\u00f3 anteriormente Live Science. Ahora, han ampliado esas predicciones a prote\u00ednas en b\u00e1sicamente todo.<\/p>\n\n\n\n

“Esta actualizaci\u00f3n incluye estructuras predichas para plantas, bacterias, animales y otros organismos, lo que abre muchas oportunidades nuevas para que los investigadores usen AlphaFold para avanzar en su trabajo en temas importantes, como la sostenibilidad, la inseguridad alimentaria y las enfermedades desatendidas”, dijeron los representantes de DeepMind en un comunicado.<\/p>\n\n\n\n

Hacer que las prote\u00ednas funcionen<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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AlphaFold de DeepMind cre\u00f3 im\u00e1genes en 3D de estructuras de prote\u00ednas. Cr\u00e9dito de la imagen: DeepMind.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

AlphaFold funciona acumulando conocimientos sobre las secuencias de amino\u00e1cidos y las interacciones mientras intenta interpretar las estructuras de las prote\u00ednas. El algoritmo ahora puede predecir formas de prote\u00ednas en minutos con precisi\u00f3n hasta el nivel de los \u00e1tomos.<\/p>\n\n\n\n

Los investigadores ya est\u00e1n utilizando los frutos del trabajo de AlphaFold. Seg\u00fan The Guardian, el programa permiti\u00f3 a los investigadores finalmente caracterizar una prote\u00edna clave del par\u00e1sito de la malaria que no hab\u00eda sido susceptible de cristalograf\u00eda de rayos X. Esto, dijeron los investigadores a The Guardian, podr\u00eda mejorar el desarrollo de vacunas contra la enfermedad.<\/p>\n\n\n\n

En la Universidad Noruega de Ciencias de la Vida, la investigadora de abejas Vilde Leipart us\u00f3 AlphaFold para revelar la estructura de la vitelogenina, una prote\u00edna reproductiva e inmune que producen todos los animales que ponen huevos. El descubrimiento podr\u00eda conducir a nuevas formas de proteger de enfermedades a importantes animales que ponen huevos, como las abejas y los peces, escribi\u00f3 Leipart en una publicaci\u00f3n de blog para DeepMind<\/a>. El programa tambi\u00e9n informa la b\u00fasqueda de nuevos productos farmac\u00e9uticos, dijo Rosana Kapeller, directora ejecutiva de ROME Therapeutics, en el comunicado de DeepMind.<\/p>\n\n\n\n

“La velocidad y la precisi\u00f3n de AlphaFold est\u00e1n acelerando el proceso de descubrimiento de f\u00e1rmacos”, dijo Kapeller, “y solo estamos comenzando a darnos cuenta de su impacto en la obtenci\u00f3n de nuevos medicamentos para los pacientes con mayor rapidez”.<\/p>\n\n\n\n

Fuente: Live Science<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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