AlphaFold, un sistema de inteligencia artificial de Google, logró predecir la estructura de 200 millones de proteínas, lo que aumentará la comprensión de la biología y facilitará el trabajo de numerosos investigadores para abordar los retos presentes y futuros.
Cómo logró esto la inteligencia artificial de Google?
DeepMind y el Instituto Europeo de Bioinformática del Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL-EBI) han realizado, gracias a la inteligencia artificial de Google, predicciones de la estructura tridimensional de casi todas las proteínas conocidas a partir de su secuencia de aminoácidos
Las predicciones están disponibles de forma gratuita en la base de datos AlphaFold.
“Hoy, en asociación con EMBL-EBI , estamos lanzando estructuras predichas para casi todas las proteínas catalogadas conocidas por la ciencia, lo que ampliará la base de datos AlphaFold en más de 200 veces, de casi 1 millón a más de 200 millones de estructuras”.
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Esta base de datos se ha ampliado desde su creación en 2021 aproximadamente 200 veces y abarca casi todos los organismos de la Tierra cuyo genoma ha sido secuenciado, informa un comunicado del EMBL.
¿Qué representa este hallazgo para la ciencia?
La inteligencia artificial de Google incluye estructuras predichas para plantas, bacterias, animales y otros organismos, abriendo nuevas vías de investigación en las ciencias que tendrán un impacto en los desafíos globales, como la sostenibilidad, la inseguridad alimentaria y las enfermedades olvidadas.
Las proteínas tienen una forma tridimensional única que las lleva a encajar unas en otras, pero determinarla supone un gran reto. La inteligencia artificial ha permitido crear la base de datos más completa de predicciones sobre cómo se pliegan.
“Casi todas las páginas de la base de datos de proteínas UniProt vendrán con una estructura, y los más de 200 millones estarán disponibles para su descarga masiva a través de Google Cloud, lo que hará que AlphaFold sea aún más accesible y capaz de acelerar el trabajo de científicos de todo el mundo”.
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La estructura de cada proteína, que depende de los aminoácidos que la componen, define lo que hace y cómo lo hace, por lo que determinarla aporta información valiosa para entender los procesos biológicos de cada una.
Demis Hassabis, fundador y director general de DeepMind, firma británica que pertenece a Alphabet, matriz de Google, destaca que “la velocidad de AlphaFold la ha convertido en una herramienta esencial para cientos de miles de científicos en laboratorios y universidades de todo el mundo”.
Las posibles funciones de la inteligencia artificial de Google
Según el EMBL, AlphaFold, la inteligencia artificial propiedad de Google, también ha demostrado su repercusión en múltiples ámbitos de la ciencia, tales como:
La mejora de la capacidad para luchar contra la contaminación por plásticos
La comprensión del Parkinson
El aumento de la salud de las abejas melíferas
El conocimiento sobre cómo se forma el hielo
La exploración de la evolución humana
Para Sameer Velankar, jefe de equipo del Banco de Datos de Proteínas del EMBL-EBI en Europa, AlphaFold se ha extendido en la comunidad de la biología molecular. “Sólo en el último año se han publicado más de mil artículos científicos sobre una amplia gama de temas de investigación que utilizan nuestras estructuras”, señala.
Fuente: Alfredo Narváez | DeepMind
