Inteligencia artificial de Google predice la interacción de las moléculas de la vida y ayuda a crear medicamentos
AlphaFlod 3 predice la estructura de las proteínas que interactúan con el ADN implicadas en la copia del genoma. Esta nueva versión de la IA de Google ofrece un impulso para el descubrimiento de fármacos.
AlphaFold es un sistema de inteligencia artificial (IA) de Google lanzado en 2020, Una base de datos AlphaFold (disponible de forma gratuita), contiene la estructura de todas las proteínas conocidas. La versión AlphaFold 2, lanzada en el año 2021, fue utilizada en ese momento por los científicos para mapear una de las máquinas más grandes de nuestras células, siendo capaz de predecir la estructura y las interacciones de "todas" las moléculas de la vida, trazar el universo de cada proteína que conocemos, impulsando el descubrimiento de fármacos.
Millones de investigadores de todo el mundo han utilizado la segunda versión de AlphaFold para hacer descubrimientos como: tratamientos contra el cáncer, vacunas contra la malaria y el diseño de enzimas, según ha señalado un comunicado de Google DeepMind.
Ahora llega AlphaFold 3, la nueva versión que ha llevado "el mundo biológico a la alta definición". Ha permitido a los científicos ver los sistemas celulares en toda su complejidad, a través de sus estructuras, las interacciones y modificaciones. Esta última versión se trata, según DeepMind, responsable de esta IA junto a Isomorphic Labs, de un "modelo revolucionario" que mejora los anteriores y que trabaja con una precisión sin precedentes.
AlphaFlod 3: la IA que predice los sistemas celulares en alta definición
La última versión AlphaFold 3, descrita el 8 de mayo en la revista Nature, pretende dar a los científicos la capacidad de predecir las estructuras de las proteínas durante las interacciones con otras moléculas. A diferencia de la primera versión, esta se limita al uso no comercial a través de un sitio web de DeepMind.
Para crear AlphaFold 3, Jumper, el director ejecutivo de DeepMind, Demis Hassabis, y sus colegas hicieron grandes cambios con respecto a su predecesor: la última versión depende menos de información sobre proteínas relacionadas con una secuencia objetivo, por ejemplo.
How could #AlphaFold 3 transform drug discovery?
— Isomorphic Labs (@IsomorphicLabs) May 8, 2024
Most drugs are small molecules known as ligands that bind to proteins to change how they interact in human health and disease.
AlphaFold 3 can predict these interactions to atomic accuracy. pic.twitter.com/TmefhHChmm
AlphaFold 3 también utiliza un tipo de red de aprendizaje automático, llamada modelo de difusión, que utilizan las IA generadoras de imágenes, este es “un cambio bastante sustancial", dice Jumper.
Las mejoras sustanciales introducidas en la arquitectura del aprendizaje profundo, y el sistema de entrenamiento permiten predecir con mayor precisión la estructura de una amplia gama de sistemas biomoleculares en un marco unificado.
AlphaFold 3 can generate the 3D structures of proteins, DNA, RNA, and smaller molecules, while also revealing how they fit together.
— Google DeepMind (@GoogleDeepMind) May 8, 2024
It can also model chemical changes to them that control the healthy functioning of cells - and when disrupted, could lead to disease. pic.twitter.com/v43kjiY6LK
A partir de una lista de moléculas, AlphaFold 3 es capaz de generar su estructura tridimensional conjunta, mostrando cómo encajan estas entre sí. Modela grandes biomoléculas como proteínas, ADN y ARN, así como pequeñas moléculas, también conocidas como ligandos, según resume 20minutos.es.
En el caso de las interacciones de las proteínas con otros tipos de moléculas, consigue una mejora de al menos el 50 % en comparación con los métodos de predicción existentes, y para algunas categorías importantes de interacción se ha duplicado la exactitud de predicción.
AlphaFold3 demostró ser superior a dos programas de acoplamiento, así como a otra herramienta basada en inteligencia artificial llamada RoseTTAFold All-Atom.
Aplicaciones revolucionarias de AlphaFlod 3
AlphaFold 3 fue utilizado para predecir la estructura de las proteínas que interactúan con el ADN implicadas en la copia del genoma, un paso esencial para la división celular. Los experimentos en los que se mutan proteínas para alterar tales interacciones sugieren que las predicciones generalmente fueron acertadas.
Además, puede modelizar modificaciones químicas de estas moléculas que controlan el funcionamiento saludable de las células y que, cuando se alteran, pueden provocar enfermedades.
Aquellos científicos interesados en encontrar nuevos medicamentos han utilizado convencionalmente software de "acoplamiento" para modelar físicamente qué tan bien se unen los químicos a las proteínas (generalmente con la ayuda de las estructuras determinadas experimentalmente de las proteínas).
Los científicos concuerdan en que este salto podría dar lugar a una ciencia más transformadora, desde el desarrollo de materiales biorrenovables y cultivos más resistentes hasta la aceleración del diseño de fármacos y la investigación genómica.
Isomorphic Labs, una empresa derivada de DeepMind en Londres, está utilizando AlphaFold 3 para desarrollar medicamentos, tanto a través de su propia cartera como de otras empresas farmacéuticas.
"Comprender el mundo biomolecular que llevamos dentro y cómo las complejas redes de moléculas interactúan en nuestras células, es un punto de partida crucial para entender y tratar las enfermedades mediante el diseño racional de fármacos", ha afirmado por otro lado Isomorphic Labs.