N.° 2660 – Semana de la información: actualización de AlphaFold
2 de agosto de 2022 por Craig Shames
La ciencia ha recorrido un largo camino, pero todavía hay mucho que no sabemos. Como la naturaleza del plegamiento de proteínas y el impacto de estas estructuras en la funcionalidad celular. Hasta ahora eso es todo. Porque gracias a AlphaFold de Google, ahora conocemos la estructura de cada proteína. Un avance que podría tener profundas implicaciones para la biología.
La naturaleza lo resume mejor:
“A partir de hoy, determinar la forma 3D de casi cualquier proteína conocida por la ciencia será tan fácil como escribir una búsqueda en Google.
Los investigadores utilizaron AlphaFold, la innovadora red de inteligencia artificial (IA), para predecir las estructuras de más de 200 millones de proteínas de alrededor de 1 millón de especies, cubriendo casi todas las proteínas conocidas del planeta.
El volcado de datos está disponible gratuitamente en una base de datos creada por DeepMind, la empresa de inteligencia artificial propiedad de Google con sede en Londres que desarrolló AlphaFold, y el Instituto Europeo de Bioinformática en el Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL-EBI), un organismo intergubernamental organización cerca de Cambridge, Reino Unido.
“Esencialmente, se podría pensar que cubre todo el universo de las proteínas”, dijo el director ejecutivo de DeepMind, Demis Hassabis, durante una conferencia de prensa. “Estamos al comienzo de una nueva era de biología digital”.
La forma o estructura 3D de una proteína es lo que determina su función en las células. La mayoría de los medicamentos se diseñan utilizando información estructural, y la creación de mapas precisos de la disposición de los aminoácidos de las proteínas suele ser el primer paso para hacer descubrimientos sobre cómo funcionan las proteínas.
DeepMind desarrolló la red AlphaFold utilizando una técnica de inteligencia artificial llamada aprendizaje profundo, y la base de datos AlphaFold se lanzó hace un año con más de 350 000 predicciones de estructuras que cubren casi todas las proteínas producidas por humanos, ratones y otros 19 organismos ampliamente estudiados. Desde entonces, el catálogo ha aumentado a alrededor de 1 millón de entradas.
“Nos estamos preparando para el lanzamiento de este enorme tesoro”, dice Christine Orengo, bióloga computacional del University College London, que ha utilizado la base de datos AlphaFold para identificar nuevas familias de proteínas. “Tener todos los datos planificados para nosotros es simplemente fantástico”.
Realmente fantástico. Ahora solo tenemos que esperar y ver qué tipo de avances puede producir este nuevo conocimiento.
¿Es AlphaFold la mejor idea de todos los tiempos?
Así:
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