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El Poder de la Inteligencia Artificial en la Predicción de Estructuras Proteicas

Dr. Marco V. Benavides Sánchez.

Imagina que cada célula de tu cuerpo es una ciudad en constante actividad. Dentro de esta ciudad, hay miles de pequeñas máquinas llamadas proteínas, que son las responsables de prácticamente todos los procesos vitales. Las proteínas se encargan de transportar oxígeno, reparar tejidos dañados y defendernos de infecciones, entre otras muchas funciones esenciales. Estas máquinas moleculares son tan importantes que comprender cómo funcionan podría ayudarnos a resolver algunos de los mayores enigmas de la biología y la medicina, como encontrar curas para enfermedades que hoy en día siguen siendo incurables.

Hasta hace poco, determinar cómo se ven y funcionan estas proteínas era como armar un rompecabezas a ciegas, donde la pieza más importante, su —estructura tridimensional— era increíblemente difícil de predecir. Pero todo eso está cambiando rápidamente gracias a la inteligencia artificial (IA).

¿Qué son las proteínas y por qué su estructura es tan importante?

Las proteínas están formadas por largas cadenas de aminoácidos, que se pliegan en formas tridimensionales únicas. La secuencia de aminoácidos en una proteína está determinada por nuestro ADN, pero la forma final que adopta la proteína —su estructura— es lo que le permite realizar funciones específicas.

Por ejemplo, la hemoglobina, una proteína que se encuentra en los glóbulos rojos, tiene una forma específica que le permite unirse al oxígeno y transportarlo por todo el cuerpo. Si la estructura de la hemoglobina cambia, su capacidad para transportar oxígeno también podría verse afectada, lo que podría resultar en enfermedades como la anemia.

Durante décadas, los científicos han intentado predecir estas estructuras utilizando diversas técnicas experimentales, como la cristalografía de rayos X —técnica utilizada para estudiar y analizar materiales—, y la resonancia magnética nuclear —técnica de diagnóstico por imágenes que utiliza un potente imán para crear imágenes detalladas del interior del cuerpo sin necesidad de utilizar rayos X—. Sin embargo, estos métodos son extremadamente costosos, llevan mucho tiempo y no siempre son exitosos. Muchos simplemente no tenemos idea de cómo se ven o funcionan, lo que limita nuestra capacidad para desarrollar tratamientos eficaces.

AlphaFold: Una Revolución en la Predicción de Estructuras Proteicas

Aquí es donde entra en juego AlphaFold, una IA creada por DeepMind, una filial de Google dedicada a la inteligencia artificial. En julio de 2021, AlphaFold sorprendió a la comunidad científica cuando logró predecir con una precisión sin precedentes las estructuras tridimensionales de proteínas en un concurso internacional llamado CASP (Evaluación Crítica de Predicción de Estructuras Proteicas).

El CASP es un evento que se celebra cada dos años en el que los investigadores intentan predecir las estructuras de proteínas que ya han sido determinadas experimentalmente, pero cuyos resultados no se han hecho públicos. Los modelos de AlphaFold eran tan precisos que rivalizaban con los mejores métodos experimentales disponibles. Este logro representó un momento crucial en el uso de la IA para la biología, abriendo la puerta a una nueva era de descubrimientos.

El Alfabeto Completo de las Proteínas Humanas

Uno de los logros más impresionantes de AlphaFold es que ha predicho la estructura de casi todas las proteínas que se encuentran en el cuerpo humano, un conjunto conocido como el proteoma humano.

Gracias a AlphaFold, ahora tenemos acceso a una base de datos pública que contiene las estructuras de más de 350,000 proteínas, no solo del ser humano, sino también de otros organismos como el ratón, el maíz y el parásito de la malaria. Y esto es solo el comienzo. Se espera que la base de datos crezca aún más, con el objetivo de alcanzar las 130 millones de estructuras para finales de año.

Qué significa esto para la medicina?

La capacidad de predecir con precisión las estructuras de las proteínas tiene implicaciones inmensas para la medicina. Cuando los científicos entienden cómo es una proteína y cómo funciona, pueden desarrollar medicamentos que interactúen de manera más eficaz con estas proteínas. Muchas enfermedades, como el cáncer, el Alzheimer o incluso infecciones virales, están causadas por proteínas que funcionan mal o que adoptan estructuras anormales. Al diseñar fármacos que se unan a estas proteínas y corrijan su mal funcionamiento, se podrían tratar o incluso curar muchas de estas enfermedades.

Además, la base de datos de AlphaFold ya ha comenzado a ser utilizada por los investigadores para descubrir nuevas funciones de las proteínas y para mejorar nuestro conocimiento sobre el origen de las enfermedades genéticas. Esta información podría abrir las puertas a una medicina más personalizada, donde los tratamientos se adapten específicamente a las proteínas de cada persona.

Los Desafíos que Se Enfrentan

A pesar de los increíbles avances logrados por AlphaFold, aún existen retos por superar. La predicción de estructuras proteicas no siempre es perfecta, y algunos modelos necesitan ser validados a través de experimentos adicionales. Además, entender la estructura de una proteína es solo el primer paso. Saber cómo interactúan las proteínas entre sí y cómo cambian en diferentes condiciones es crucial para comprender su funcionamiento completo en el cuerpo humano.

Otra limitación es que, si bien AlphaFold predice con precisión la estructura de proteínas individuales, aún no es capaz de predecir cómo estas proteínas interactúan en complejos más grandes o cómo cambian en respuesta a señales químicas. Estas interacciones son fundamentales para la función celular y, por ende, para la vida.

El Futuro de la Biología con la Inteligencia Artificial

El desarrollo de AlphaFold y herramientas similares representa un ejemplo asombroso de cómo la inteligencia artificial puede transformar el campo de la biología. Estamos entrando en una era donde los datos, el poder de cálculo y la IA se combinan para resolver problemas que antes parecían insuperables. Y aunque aún hay muchos desafíos por delante, el futuro es increíblemente prometedor.

La biología es un campo vasto y complejo, pero gracias a la inteligencia artificial, los científicos están obteniendo nuevas formas de explorar los misterios de la vida. Las proteínas, esas pequeñas máquinas que mantienen nuestros cuerpos en funcionamiento, están comenzando a revelar sus secretos, y este conocimiento tiene el potencial de cambiar la medicina tal como la conocemos.

Para aprender más:

(1) DeepMind’s AI predicts structures for a vast trove of proteins.

(2) New artificial intelligence software can compute protein structures in ….

(3) DeepMind says it will release the structure of every protein known to ….

(4) Predicting Proteome-Scale Protein Structure with Artificial Intelligence.

(5) AI breakthrough could spark medical revolution – BBC.

(6) Artificial Intelligence and Medical Research | NIH News in Health.

(7) Op-ed: The future of artificial intelligence in medicine | News ….

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