Una inteligencia artificial revoluciona la biología al predecir la forma de las proteínas

DeepMind y el Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL) acaban de publicar en internet la base de datos más completa sobre proteínas. Porque AlphaFold ha predicho no solo la forma de todas las humanas -es decir, nuestro proteoma al completo-, sino también las de todas las proteínas de una veintena de organismos, desde la mosca de la fruta hasta el maíz y el ratón. En total, unas 365.000. Y es sólo el principio. Según ha adelantado a 'Nature', revista que ha publicado el avance, Sameer Velankar, bioinformático del EMBL, para finales de año esperan que la base de datos contenga 130 millones de proteínas, la mitad de las conocidas.

Los expertos creen que nos encontramos a las puertas de una revolución en la biología. «Será uno de los conjuntos de datos más importantes desde el mapa del genoma humano. Hacer que las predicciones de AlphaFold sean accesibles a la comunidad científica internacional abre muchas nuevas vías de investigación, desde [terapias contra] enfermedades desatendidas hasta [el desarrollo de] nuevas enzimas para la biotecnología y mucho más. Esta es una nueva y gran herramienta científica, que complementa las tecnologías existentes y nos permitirá ampliar los límites de nuestra comprensión del mundo», ha dicho Ewan Birney, director general adjunto del EMBL, el principal laboratorio europeo sobre ciencias de la vida, en el que participan de veintisiete países, España incluida. El avance es ya una nueva arma en el arsenal científico contra la enfermedad.

Ya están usando AlphaFold la Iniciativa de Medicamentos para Enfermedades Desatendidas (DNDi), que busca curas para patologías que afectan sobre todo a los países más pobres, y el Centro de Innovación Enzimática (CEI) de la Universidad de Portsmouth, que lo utiliza para diseñar enzimas para reciclar algunos de los plásticos más contaminantes de un solo uso. Un equipo de la Universidad de Colorado emplea las predicciones para estudiar la resistencia a los antibióticos y otro de la Universidad de California, para estudiar la biología del coronavirus.

Además de predecir la forma de las proteínas, el sistema estima su propia precisión. En el caso del proteoma humano, AlphaFold acierta el plegamiento de los aminoácidos en el 58% de las ocasiones. Aunque a los biólogos les queda confirmar las predicciones con datos experimentales, consideran para la mayoría de las proteínas los datos facilitados por el sistema pueden ser suficientes como para empezar a hacer muchas cosas. Eso, por no hablar del ahorro de tiempo que supone, al poder la inteligencia artificial resolver en minutos problemas que a los investigadores les exigirían años de trabajo.

«AlphaFold ha sido entrenado con datos de recursos públicos creados por la comunidad científica. Compartir sus predicciones de forma abierta y gratuita permitirá a investigadores de todo el mundo obtener nuevos conocimientos e impulsar nuevos descubrimientos. Creo que AlphaFold es una verdadera revolución para las ciencias de la vida, así como lo fue la genómica», ha dicho Edith Heard, directora general del EMBL.

«Creemos que esta es la contribución más significativa que ha hecho la inteligencia artificial al avance del conocimiento científico hasta la fecha, y es un gran ejemplo de los tipos de beneficios que la inteligencia artificial puede aportar a la sociedad», afirma el fundador y director ejecutivo de la compañía, el neurocientífico Demis Hassabis. La semana pasada, 'Nature' publicó la metodología y el código fuente de la última versión del sistema de inteligencia artificial, que está disponible así para cualquiera que quiera trabajar con él.