La inteligencia artificial está cada vez más presente. Vemos que su influencia es grande en la creación de contenidos como, por ejemplo, imágenes, videos o audios. Pero, sin embargo, también está pisando fuerte en la ciencia, donde puede ser útil para, por ejemplo, encontrar nuevas fórmulas médicas.
En un nuevo artículo de Nature, Google DeepMind, el laboratorio central de inteligencia artificial de la empresa tecnológica, junto con Isomorphic Labs, una compañía asociada, presentaron AlphaFold 3, una versión más sofisticada de su sistema de inteligencia artificial que ayuda a los científicos a entender el comportamiento de los mecanismos microscópicos que mueven las células del cuerpo humano.
En detalle, la primera versión de esta inteligencia artificial se lanzó en 2020. Sin embargo, fue recién AlphFold 2 la que trajo verdaderas revoluciones en el campo de la ciencia en 2021. Este sistema podía predecir las estructuras de una proteína a partir de su secuencia de aminoácidos insertada por los profesionales en menos de tres minutos. Previamente, los biólogos pasaban años e incluso décadas intentando determinar la forma de cada proteína.
Así, el nuevo sistema suma la capacidad de modelar cómo las proteínas, incluidos los anticuerpos, interactúan entre sí y con otras biomoléculas, como las cadenas de ADN y ARN. Lo sorprendente: el acierto de las predicciones es al menos un 50% superior a la de los métodos existentes.
De acuerdo con New Scientist, este avance es de alta utilidad para el desarrollo de fármacos, ya que la mayoría de ellos tienen una relación directa con las proteínas. En este sentido, AlphaFold 3 puede acelerar el desarrollo de nuevos medicamentos al crear una forma rápida de comprobar con la inteligencia artificial cómo intercatúan las moléculas seleccionadas con las proteínas antes de realizar extensas pruebas de laboratorio.
La mayoría de los fármacos se unen a sitios específicos de las proteínas. AlphaFold 3 podría acelerar rápidamente el desarrollo de nuevos fármacos al crear una forma rápida de comprobar en un ordenador cómo interactúan las moléculas candidatas con las proteínas antes de realizar las largas y costosas pruebas de laboratorio.
“La biología es un sistema dinámico. Hay que entender las interacciones entre las distintas moléculas y estructuras", afirmó según The New York Times Demis Hassabis, director ejecutivo de Google DeepMind y fundador de Isomorphic Labs, también propiedad de Google. “Este es un paso en esa dirección”, expresó.
AlphaFold 3 utiliza un tipo de red de aprendizaje automático denominado modelo de difusión. Este es empleado en los sistemas de inteligencia artificial que generan imágenes como Midjourney o Stabile Diffusion. También, la nueva versión es capaz de crear la estructura conjunta de las proteínas y su relación con otras células en 3D, revelando cómo encajan todas ellas.
A diferencia de Alpha2, la nueva versión le dará acceso a los investigadores a un servidor en el que podrán introducir la secuencia de proteínas que desean junto con una selección de moléculas accesorias. Los profesionales, sin embargo, estarán restringidos: podrán hacer solo diez predicciones al día y no es posible obtener estructuras de proteínas unidas a posibles fármacos.
