La IA predice la forma de casi todas las proteínas conocidas
ewen callaway
Naturaleza (608)
Publicado con corrección el 29 de julio de 22
A partir de hoy, determinar la forma 3D de casi todas las proteínas conocidas por la ciencia será tan fácil como escribir una búsqueda en Google.
Los investigadores han utilizado AlphaFold, la revolucionaria red de inteligencia artificial (IA), para predecir las estructuras de más de 200 millones de proteínas de aproximadamente 1 millón de especies, que cubren casi todas las proteínas conocidas del planeta.
El volcado de datos está disponible gratuitamente en una base de datos mantenida por DeepMind, la empresa de inteligencia artificial propiedad de Google con sede en Londres que desarrolló AlphaFold, y el Instituto Europeo de Bioinformática del Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL-EBI), una organización intergubernamental cerca de Cambridge. REINO UNIDO.
«Esencialmente, puedes imaginarlo cubriendo todo el universo de proteínas», dijo el director ejecutivo de DeepMind, Demis Hassabis, en una conferencia de prensa. «Estamos al comienzo de una nueva era de biología digital».
La forma o estructura 3D de una proteína 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 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 fabricadas por humanos, ratones y otros 19 organismos que han sido ampliamente estudiados. Desde entonces, el catálogo ha crecido a alrededor de 1 millón de entradas.
«Nos estamos preparando para lanzar 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 previstos para nosotros es simplemente fantástico».
(Corte)
Pero tales entradas tienden a centrarse en proteínas de humanos, ratones y otros mamíferos, dice Porta. Es probable que el vertedero AlphaFold añada un conocimiento significativo porque incluye una gama muy diversa de organismos. «Este va a ser un gran recurso. Y probablemente lo descargue tan pronto como salga», dice Porta.
