CIENTÍFICOS RESUELVEN UNO DE LOS GRANDES MISTERIOS DE LA BIOLOGÍA "CASI AL COMPLETO"

Pero el laboratorio de inteligencia artificial DeepMind, ubicado en Londres, ha resuelto la parte más compleja del problema, aseguran los organizadores de un desafío científico.

Predecir cómo una proteína adquiere una forma tridimensional única ha desconcertado a los científicos durante medio siglo.

Una mejor compresión de las formas de las proteínas podría desempeñar un papel fundamental en el desarrollo de nuevos fármacos para tratar enfermedades.

Su programa determinó la forma de las proteínas con un nivel de precisión comparable a los costosos y lentos métodos de laboratorio, aseguran los expertos.

El doctor Andriy Kryshtafovych, de la Universidad de California (UC) en Davis y uno de los miembros del panel de científicos que analizó los hallazgos, describió el logro como "verdaderamente notable".

"Ser capaz de investigar la forma de las proteínas de forma rápida y precisa tiene el potencial de revolucionar las ciencias de la vida", dijo.

En 1972, Christian Anfinsen fue galardonado con un premio Nobel por su trabajo que demuestra que es posible determinar la forma de las proteínas basándose en la secuencia de sus componentes básicos de aminoácidos.

Cada dos años, decenas de equipos de más de 20 países usan computadoras para intentar predecir la forma de un conjunto de alrededor de 100 proteínas a partir de sus secuencias de aminoácidos.

Al mismo tiempo, los biólogos elaboran las estructuras tridimensionales en el laboratorio utilizando técnicas tradicionales como la cristalografía de rayos X y la espectroscopia de RMN, que determinan la ubicación de cada átomo en relación con otro en la molécula de proteína.

Un equipo de científicos del CASP (el experimento comunitario sobre la Evaluación Crítica de la Predicción de la Estructura de la Proteína) compara estas predicciones con estructuras en 3-D que ya han sido resueltas usando métodos experimentales.

El CASP utiliza una métrica conocida como prueba de distancia global para evaluar la precisión, que va de 0 a 100. Un puntuación de alrededor 90, que logró el programa AlphaFold de DeepMind, se considera comparable con las técnicas de laboratorio.

En la última ronda de este desafío llamada CASP-14, AlphaFold determinó la forma de alrededor de dos tercios de las proteínas con una precisión comparable a la de las pruebas de laboratorio.

AlphaFold se basa en un concepto llamado aprendizaje profundo. El programa de inteligencia artificial pudo hacer en cuestión de días lo que podría llevar años en el laboratorio.

El profesor Andrew Martin, del University College London (UCL), explica a la BBC: "Comprender cómo una secuencia de proteínas se estructura en tres dimensiones es realmente una de las cuestiones fundamentales de la biología".

Todavía queda una brecha de conocimiento, que incluye averiguar cómo se unen varias proteínas y cómo las proteínas interactúan con otras moléculas, como el ADN y el ARN.

Fuente: BBC