Hace unos años DeepMind, la inteligencia artificial de Google llegó a la fama luego de vencer exitosamente a los humanos en distintos juegos. Ahora, la famosa IA ha resuelto un fascinante problema científico que ha eludido a los investigadores durante 50 años. Aunque DeepMind lo ha anunciado en su sitio web, el descubrimiento aún no ha sido revisado por pares.

El programa, llamado AlphaFold, demostró que puede predecir cómo las proteínas se pliegan en formas tridimensionales. Este es un proceso extremadamente complejo que es fundamental para comprender la maquinaria biológica de la vida.

El avance ayudaría a los investigadores a desentrañar los mecanismos que impulsan algunas enfermedades y a allanar el camino para medicamentos de diseño. Además, podría servir para generar cultivos más nutritivos y enzimas que pueden descomponer la contaminación plástica, entre otras cosas.

Las proteínas

El plegamiento de proteínas ha sido un gran desafío en biología durante 50 años. La mayoría de los procesos biológicos giran en torno a las proteínas y la forma de una proteína determina su función. Estas cadenas de aminoácidos pueden torcerse y doblarse en una variedad de formas alucinantes.

Cuando los investigadores saben cómo se pliega una proteína, pueden comenzar a descubrir qué hace. La forma en que la insulina controla los niveles de azúcar en la sangre y la forma en que los anticuerpos luchan contra el coronavirus están determinadas por la estructura de las proteínas.

Pese a que los científicos han identificado más de 200 millones de proteínas, solo conocen las estructuras de una pequeña fracción de ellas. Tradicionalmente, las formas se descubren a través de un meticuloso trabajo de laboratorio que puede llevar años. Y aunque los científicos informáticos han avanzado en el problema, inferir la estructura a partir de la composición de una proteína no es una tarea fácil.

AlphaFold

Los investigadores de DeepMind entrenaron su algoritmo en una base de datos pública que contiene alrededor de 170.000 secuencias de proteínas y sus formas. Con el equivalente de 100 a 200 unidades de procesamiento de gráficos, la capacitación tomó algunas semanas.

DeepMind puso a AlphaFold a prueba al participar en un concurso llamado CASP (Evaluación Crítica de la Predicción de la Estructura de las Proteínas). Los participantes reciben las secuencias de aminoácidos de aproximadamente 100 proteínas y se les desafía a que las resuelvan. Los resultados de los equipos que usan computadoras se comparan con los que se basan en el trabajo de laboratorio.

El programa no solo superó a otros programas de computadora, sino que alcanzó una precisión comparable a los métodos de laboratorio. Cuando se clasificó en todas las proteínas analizadas, AlphaFold tuvo una puntuación media de 92,5 sobre 100, siendo 90 el equivalente a los métodos experimentales. Para las proteínas más duras, la puntuación media se redujo a 87.

«Lo cambia todo» 

“Marca un momento emocionante para el campo”, dijo Demis Hassabis, fundador y director ejecutivo de DeepMind. “Estos algoritmos ahora se están volviendo lo suficientemente maduros y potentes como para ser aplicables a problemas científicos realmente desafiantes”.

Venki Ramakrishnan, presidente de la Royal Society, calificó el trabajo como “un avance asombroso” que se había producido «décadas antes de que muchas personas en el campo lo hubieran predicho».

Por su parte, el biólogo Andrei Lupas dijo a Nature que “esto cambiará la medicina… la investigación. Cambiará la bioingeniería. Cambiará todo”.

DeepMind dijo que había comenzado a trabajar con varios grupos científicos y se centraría inicialmente en la malaria, la enfermedad del sueño y la leishmaniasis. El futuro de la bioingeniería se ve prometedor.