El programa de DeepMind, denominado AlphaFold, superó a un centenar de equipos en un concurso bienal de predicción de estructuras proteínicas llamado CASP (Critical Assessment of Structure Prediction). Los resultados se anunciaron el 30 de noviembre del año pasado, al comienzo de la conferencia (en esta ocasión, virtual) en la que se hace balance del ejercicio.
«Estamos ante algo importante», valora John Moult, biólogo computacional de la Universidad de Maryland en College Park y cofundador del CASP, un certamen que nació en 1994 para mejorar los métodos computacionales que tratan de predecir la estructura de las proteínas. «En cierto sentido, el problema está resuelto.»
AlphaFold ya venció en la anterior edición del CASP, celebrada en 2018, que era la primera en la que participaba DeepMind. Pero en 2020 su algoritmo de aprendizaje profundo superó de manera holgada a los demás equipos y, según los científicos, obtuvo unos resultados tan increíbles que podrían anunciar una revolución en la biología.Poder definir la estructura de una proteína a partir de su secuencia de aminoácidos supondría una bendición para las ciencias de la vida y la medicina, pues daría un gran impulso a nuestros esfuerzos por comprender los componentes básicos de las células y ayudaría a desarrollar fármacos más avanzados.
«Es un punto de inflexión», asegura Andrei Lupas, biólogo evolutivo del Instituto Max Planck de Biología del Desarrollo de Tubinga, que evaluó el desempeño de los equipos que tomaron parte en el CASP. AlphaFold le ha ayudado a encontrar la estructura de una proteína que se le había resistido durante décadas. «Esto cambiará la medicina, la investigación, la bioingeniería. Lo cambiará todo», vaticina Lupas.
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