La inteligencia artificial AlphaFold ha resuelto uno de los mayores problemas de la biología al predecir de forma rápida y fiable la estructura 3D de las proteínas
Recientemente la empresa DeepMind, propiedad de Google, ha creado un sistema de de inteligencia artificial llamado AlphaFold capaz de predecir la forma tridimensional de las proteínas, y han puesto los resultados en abierto a disposición de todo el mundo . La noticia ha barrido el planeta y muchos anuncian una revolución en la biología similar al genoma humano. Pero, ¿qué es exactamente lo que AlphaFold nos ha proporcionado?
Es relativamente sencillo conocer la fórmula de una proteína, el número de átomos de carbono, hidrógeno, oxígeno y nitrógeno que las formas. Sin embargo, estas moléculas no son lineales, sino que se pliegan sobre sí mismas dando lugar a estructuras en 3D. La estructura tridimensional de la proteína es incluso más importante que su composición, ya que determina cuál es su función en los seres vivos.
Para qué sirven las proteínas
En los seres vivos las proteínas intervienen en multitud de procesos metabólicos y funciones vitales. Los ejemplos más importantes de proteínas son los anticuerpos, las hormonas y las enzimas digestivas que nos permiten absorber los nutrientes en los alimentos. Todas estas proteínas se fabrican en el interior de las células en función de las necesidades del organismo, utilizando un libro de instrucciones llamado ADN.
Para fabricar proteínas, las células «leen» las instrucciones del ADN, lo traducen usando el ARN como molde, y de este modo crean las largas cadenas de proteínas que posteriormente utilizará nuestro cuerpo. Cuando una célula fabrica una proteína, ésta tiene una forma lineal plana, como si fuera una cadena, pero inmediatamente después se pliega sobre sí misma y aparece su estructura 3D.
Cada proteína tiene una forma tridimensional característica, y es la que permite llevar a cabo sus funciones, por ejemplo, la insulina tiene una forma que encaja perfectamente en los receptores de las células como una llave en una cerradura, y cuando se une a ellos activando una ruta metabólica.
La importancia de tener proteínas en 3D
Gracias al proyecto genoma humano, publicado en el año 2000, conocemos la secuencia del ADN de las personas. Esta información nos ha permitido descifrar la estructura lineal de las proteínas. Sin embargo, para estudiar la acción de las proteínas y su interacción con el resto del cuerpo es necesario conocer su forma tridimensional.
Los científicos llevan más de 50 años tratando de determinar la estructura tridimensional de las proteínas, para crear por ejemplo, nuevos medicamentos, tratamientos e incluso enzimas capaces de degradar plásticos. El proceso tradicional para descubrir la estructura de una proteína lleva varios meses o años y se utilizan técnicas complejas de cristalografía. En medio siglo solo se había conseguido con el 17% de las proteínas presentes en el ser humano. AlphaFold pudo calcular la práctica totalidad, 350.000 proteínas, en solo 48 horas.
Para lograr este objetivo, el programa fue entrenado durante semanas con miles de proteínas de las cuales ya se conocía su estructura. AlphaFold puede predecir la estructura de una proteína con una fiabilidad del 58%. Parece poco, pero a la hora de diseñar experimentos para saber si un medicamento es efectivo contra una enfermedad, es un porcentaje enorme que puede ahorrar años de prueba y error.
DeepMind ha colaborado con científicos en la búsqueda de medicamentos para dos enfermedades tropicales mortales, el Chagas y la Leishmaniasis, cuya cura se resiste. También ha publicado las estructuras de muchas proteínas asociadas al SARS-CoV-2, el virus que causa el COVID-19
REFERENCIA
‘It will change everything’: DeepMind’s AI makes gigantic leap in solving protein structures
