En 2021, el laboratorio de investigación en inteligencia artificial DeepMind anunció el desarrollo de AlphaFold, su primer modelo de red neuronal en biología digital capaz de predecir con precisión la estructura 3D de las proteínas, fundamental para entender sus funciones. Este avance ha democratizado la investigación científica, permitiendo a científicos de todo el mundo acceder a predicciones de estructuras proteicas de forma gratuita, acelerando descubrimientos en áreas como el cáncer, enfermedades neurodegenerativas y el Covid-19.

El auge de AlphaFold

Predicción de estructuras proteicas

El desarrollo de AlphaFold marcó un hito en la biología digital. Este modelo de red neuronal fue capaz de predecir con una precisión sin precedentes la estructura tridimensional de las proteínas, un factor crucial que determina las funciones que estas moléculas desempeñan en los organismos vivos. Según Pushmeet Kohli, vicepresidente de investigación en DeepMind, «lo que nos hace especiales son las proteínas, los bloques de construcción de la vida. Cómo interactúan entre sí es lo que hace que la magia de la vida ocurra». Este logro fue reconocido por la revista Science como el avance del año en 2021 y se convirtió en el artículo de investigación más citado en el campo de la IA en 2022.

La Base de Datos de AlphaFold

DeepMind no solo creó AlphaFold, sino que también lanzó la AlphaFold Protein Structure Database. Esta base de datos contiene las estructuras proteicas de casi todos los organismos cuyo genoma ha sido secuenciado, y está disponible de forma gratuita para científicos de todo el mundo. Más de 1.7 millones de investigadores en 190 países han utilizado esta herramienta para diversas investigaciones, desde el diseño de enzimas que degradan plásticos hasta el desarrollo de vacunas más efectivas contra la malaria.

Impacto global en la Investigación Científica

AlphaFold ha democratizado la investigación científica, permitiendo que científicos de países en desarrollo, que trabajan en enfermedades tropicales desatendidas, tengan acceso a predicciones de estructuras proteicas sin costo alguno. Por ejemplo, la Iniciativa de Medicamentos para Enfermedades Desatendidas, uno de los primeros socios de DeepMind, ha utilizado AlphaFold para desarrollar medicinas para enfermedades que afectan a millones de personas, como el mal de Chagas, la enfermedad del sueño y la leishmaniasis.

Avances en Medicina y Biología

Un cuarto de la investigación que involucra AlphaFold se ha dedicado a la comprensión del cáncer, el Covid-19 y enfermedades neurodegenerativas como el Parkinson y el Alzheimer. El acceso gratuito a la base de datos de AlphaFold ha acelerado estos estudios, permitiendo avances significativos en el entendimiento y tratamiento de estas enfermedades. Además, en el último año, DeepMind ha lanzado una nueva generación de AlphaFold que extiende su algoritmo de predicción de estructuras a biomoléculas como ácidos nucleicos y ligandos.

Nuevas fronteras con AlphaMissense

El último avance de DeepMind es AlphaMissense, un modelo que categoriza las llamadas mutaciones de sentido erróneo, alteraciones genéticas que pueden resultar en la producción de diferentes aminoácidos en posiciones particulares de las proteínas. Estas mutaciones pueden alterar la función de la proteína, y AlphaMissense atribuye una puntuación de probabilidad para determinar si la mutación es patogénica o benigna. Este algoritmo ha clasificado alrededor del 89% de todas las posibles mutaciones de sentido erróneo humanas, un salto significativo respecto al 0.1% que había sido clínicamente clasificado anteriormente por investigadores.

Reflexiones adicionales

El impacto de AlphaFold y AlphaMissense en la biología y la medicina es solo el comienzo. Pushmeet Kohli cree que la IA eventualmente podría conducir a la creación de una célula virtual que aceleraría radicalmente la investigación biomédica, permitiendo explorar la biología en silico en lugar de en laboratorios reales. «Con la IA y el aprendizaje automático, finalmente tenemos las herramientas para comprender este sistema tan sofisticado que llamamos vida», afirma Kohli.

El desarrollo de herramientas como AlphaFold representa un cambio de paradigma en cómo se realiza la investigación biológica. La capacidad de predecir estructuras proteicas con alta precisión no solo acelera el ritmo de los descubrimientos científicos, sino que también abre nuevas vías para tratamientos y terapias. Este avance podría transformar completamente nuestro enfoque hacia la biología y la medicina, permitiendo soluciones más rápidas y efectivas para los desafíos de salud globales.

Este Artículo aparece en el número de julio/agosto 2024 de la revista Wired UK.