Estas biomoléculas son las responsables de mantener en funcionamiento casi todas las funciones de un organismo, por lo que entender cómo funcionan las proteínas significa entender cómo funcionan las células. DeepMind ha utilizado la inteligencia artificial para resolver un problema biológico de larga data: la forma tridimensional de unde proteínas.

(Imagen de Jawahar Swaminathan)

Resulta que estas biomoléculas son bastante grandes. A menudo, miles de aminoácidos componen una proteína, y precisamente por eso es tan difícil predecir la forma de esas moléculas basándose sólo en sus componentes. Lo que hicieron los investigadores fue utilizar la inteligencia artificial de la empresa para predecir la forma de las proteínas.

Los resultados, por tanto, fueron de más de un 90% de similitud entre el formato real y el propuesto por la inteligencia artificial. Este tipo de predicción comenzó a probarse en la década de los 90. De hecho, hasta hace poco se creía que la predicción tridimensional de proteínas tardaría decenas de años más en ser factible. Las conclusiones de DeepMind, por tanto, suponen una revolución en el estado dearte en la bioinformática.

Las proteínas funcionan en tres dimensiones

Es posible que hayas oído que las proteínas funcionan según el modelo de llave y candado. Es decir, las proteínas y los receptores se unen entre sí, más bien como una llave y una cerradura. Sin embargo, el sistema real es mucho más complejo que eso. Las reacciones con las proteínas dependen de cascadas bioquímicas y de condiciones muy específicas. Estas variaciones permiten cientos de interaccionesPor eso es tan importante la forma tridimensional de las proteínas, porque dependen de que "encajen" para funcionar.

Sin embargo, volviendo a lo básico, las proteínas regulan la expresión de los genes, la producción de compuestos esenciales, la digestión de los alimentos y un sinfín de funciones más. Por poner un ejemplo, pensemos en la proteína lactasa. Es la encargada de unirse a la lactosa, presente en los productos lácteos, y descomponer esta molécula. Cuando una persona no produce correctamente la enzima lactasa, se produce la intolerancia a la lactosa.la lactosa.

Además, otros trastornos están relacionados con proteínas esenciales. Por lo tanto, la tecnología de DeepMind puede ayudar a desarrollar nuevos tratamientos para cientos de enfermedades. Además, los investigadores probaron el algoritmo en una de las proteínas utilizadas por Sars-CoV-2. Los resultados también fueron más del 90% de similitud depredicción con la proteína original.

Un avance histórico

Alrededor de 1990 se inició el proyecto CASP (Critical Assessment of protein Structure Prediction), cuyo objetivo era predecir específicamente cómo una proteína adquiere la forma tridimensional que observamos. Hasta ese momento, incluso se creía que este tipo de mapeo podía tardar milenios en producirse de forma eficiente.

Sin embargo, al igual que muchas ciencias, la biología se ha vinculado profundamente a la informática. El análisis estadístico permite a una inteligencia artificial realizar millones o incluso miles de millones de simulaciones en cortos periodos de tiempo, lo que ha acelerado enormemente el ritmo de los descubrimientos científicos, no sólo en biología, sino también en química, física y medicina.

Continuando con el proyecto CASP, DeepMind rompió una barrera histórica, ya que todas las simulaciones realizadas hasta ahora tenían niveles de similitud muy inferiores a los resultados de esta inteligencia artificial, en torno al 50%.