Las proteínas son esenciales para la vida. Son moléculas complejas compuestas por cadenas de aminoácidos y las funciones que desempeñan dependen en gran medida de su estructura en tres dimensiones, que es única para cada proteína. Por ello, averiguar cómo adquieren su forma tridimensional ha sido uno de los anhelos de los biólogos desde hace 50 años. Un enigma que se conoce como el problema del plegamiento de la proteína (protein folding problem, en inglés) y que ahora la inteligencia artificial parece haber resuelto casi totalmente.
Así lo aseguró el lunes la compañía DeepMind, fundada en 2010 y adquirida por Google hace seis años. A través del deep learning (aprendizaje profundo), la última versión de su sistema de inteligencia artificial AlphaFold ha conseguido predecir cómo las proteínas adquieren su forma, tal y como reconocieron los organizadores del concurso CASP (Evaluación crítica de las técnicas para la predicción estructural proteica, Critical Assessment of protein Structure Prediction en inglés), un experimento comunitario que se celebra dos veces al año.
"Este hito demuestra el impacto que la inteligencia artificial puede tener en los descubrimientos científicos y su potencial para acelerar el progreso en algunos de los campos más importantes que explican y modelan nuestro mundo", ha señalado la compañía DeepMind.
Las proteínas juegan un papel esencial en muchos procesos, desde el desarrollo de una enfermedad y por tanto en el descubrimiento de tratamientos médicos para combatirlas, a la búsqueda de enzimas que destruyan desechos industriales. Por eso, conocer cómo adquieren su forma, señalan los ingenieros de DeepMind, puede ayudar a acelerar el desarrollo de fármacos para tratar enfermedades, incluyendo la Covid-19, y a mejorar procesos industriales. Pero también a conocer mejor cómo funciona el cuerpo humano y el mundo.
"Esto va a cambiar la medicina, va a cambiar la investigación y la bioingeniería. Lo va a cambiar todo", asegura Andrei Lupas, biólogo en el Instituto Max Planck de Biología del Desarrollo en Tübingen, Germany. Tal y como declaró a la revista Nature, el programa AlphaFold le ha ayudado ya a descubrir la estructura de una proteína en su laboratorio con la que trabajaba desde hace una década.
"Creo que el logro de DeepMind con AlphaFold es una noticia fantástica que, obviamente, va a tener un gran impacto tanto a nivel científico como industrial, permitiendo, por ejemplo, acelerar el proceso de investigación y desarrollo de nuevos fármacos y optimizar enormemente los costes", señala a EL MUNDO el ingeniero español Luis Muñoz González, investigador del Departamento de Computación del Imperial College London y sin vinculación con este avance.
No obstante, Muñoz cree que "quizás tengamos que esperar un poco a que esta tecnología sea aceptada y adoptada tanto por la comunidad científica como por la industria. Estamos hablando de un avance que cambia completamente la metodología y la forma de resolver este problema, comparado con otra serie de técnicas que se llevan utilizando durante bastante tiempo, y es normal que la adaptación lleve un tiempo".
El programa de DeepMind ha aprendido a reconocer cómo se forman estas estructuras y es capaz de averiguar la forma tridimensional de proteína en cuestión de horas.
"Se trata de algo muy importante. En cierto modo, el problema ha sido resuelto", ha declarado John Moult, biólogo computacional en la Unversidad de Maryland y uno de los fundadores del concurso CASP para mejorar los métodos computacionales que permiten predecir de forma correcta las estructuras de las proteínas.
ELMUNDO
Benjamín Gómez Naharro
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