Desde hace un par de años vamos compartiendo los éxitos del AlphaGo que primero aprendió a derrotar a los humanos en el juego GO y luego acabó convirtiéndose en una herramienta experta para ayudar a los oftalmólogos.

AlphaFold, de Google, parece haber encontrado la respuesta a una compleja situación. Según se informó, acaba de resolver uno de los grandes problemas a los que se ha enfrentado la comunidad científica durante cinco décadas: el plegamiento de proteínas.

“La composición química de una proteína no lo cuenta todo; la parte más importante es cómo se pliega sobre sí misma, creando microestructuras, porque si no se pliega correctamente, no funcionará como debería en un sistema biológico. Esto es especialmente vital para el desarrollo de nuevas medicinas. Da igual que la composición sea correcta: si no se pliega de la manera en la que debe, no servirá para nada. Eso es algo que la ciencia sabe desde hace 50 años, pero hasta ahora no ha podido hacer mucho al respecto, más que probar todas las combinaciones”, dice la investigación.

De acuerdo con la explicación, lo que descubrió DeepMind, compañía de inteligencia artificial inglesa creada en 2010 y adquirida por Google en 2014, es que ya se puede pronosticar el plegamiento de proteínas con una gran precisión. Ahora, se podrá saber cómo se plegará una proteína y el margen de error será de apenas el diámetro de un átomo. Este nuevo procedimiento, sobre el cual se ha trabajado durante 50 años, se podrá llevar a cabo en cuestión de horas, máximo días.

En el concurso científico internacional CASP de determinación de estructuras de proteínas, cuyo jurado se reunió ayer, AlphaFold ha superado a un centenar de equipos de investigación al resolver estas estructuras con rapidez y precisión.

En el concurso CASP, que se celebra cada dos años, los organizadores proponen instrucciones genéticas de decenas de proteínas –o fragmentos de proteínas– que los participantes deben resolver. El jurado compara las predicciones que hace cada equipo con la estructura real de las proteínas. Hasta el 2016 nadie había conseguido predecir correctamente más del 40% de las estructuras proteicas. En el 2018 AlphaFold llegó casi a un 60%. En la edición actual se ha situado en torno al 90%.