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Inteligencia artificial crea el mapa más completo de proteínas humanas hasta la fecha

INTELIGENCIA ARTIFICIAL CREA EL MAPA MÁS COMPLETO DE PROTEÍNAS HUMANAS HASTA LA FECHA

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El laboratorio de investigación de Deep Mind ha creado el que probablemente sea su logro más grande hasta la fecha: el mapa más completo de proteínas humanas.

Utilizando inteligencia artificial han sido capaces de predecir con gran exactitud las estructura proteica de la mayor parte de las proteínas que conforman el cuerpo humano y el de otros 20 organismos.

Ahora planean ofrecer de forma gratuita a la comunidad científica esta información.

Las proteínas son moléculas largas y complejas que tienen determinado su propósito en el organismo dependiente de la estructura que tengan y cómo se plieguen.

Las formas complejas e irregulares que tienen son difíciles de analizar y a menudo se requiere de largos y tediosos experimentos para dar con su forma final.

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¿Para qué? Para poder llevar a cabo investigaciones sobre el funcionamiento del cuerpo o el diseño de nuevos medicamentos.

DeepMind, por otro lado, ha escogido un camino diferente: predecir la estructura de la proteína.

Basándose en todos los datos que recopila la inteligencia artificial, es capaz de predecir cuál es la estructura y forma que tiene una proteína sin tener que realizar experimentos largos y complicados.

Comparando algunas de sus predicciones con proteínas ya analizadas, podemos ver cómo la similitud es asombrosa.

Haciendo uso de sus potente inteligencia artificial llamada AlphaFold, DeepMind ha analizado prácticamente todas las proteínas del cuerpo humano (un 98% del proteoma humano).

También las proteínas de otros 20 animales comunes en las investigaciones científicas, consiguiendo así alrededor de 350.000 estructuras de proteínas por predicción.

Todos los datos serán públicos y gratuitos para que cualquier persona pueda descargarlos y analizarlos o usarlos por su cuenta.

Según DeepMind, la idea es seguir realizando predicciones de estructuras de proteínas y publicar alrededor de 100 millones de ellas.

¿Por qué es relevante esto? Por las implicaciones que tiene en la investigación científica.

El conocimiento de la estructura de una proteína permite diseñar medicamentos más efectivos o crear por ejemplo cultivos más resistentes a entornos adversos (o fluorescentes para comunicarse con el agricultor).

De hecho, los propios análisis de DeepMind sobre estructuras de proteínas ya se han utilizado en investigaciones importantes como el COVID-19.

Dicho esto, merece la pena recordar que son predicciones y no estructuras verificadas.

Si bien pueden ser de enrome ayuda para dar una idea general a los investigadores o ayudarles a tener una mejor perspectiva, no siempre son 100% fiables.

La IA de DeepMind indica en qué porcentaje cree que su predicción es exacta, pero para algunos casos va a ser necesario verificar dichas estructuras de proteínas mediante experimentos tradicionales.

Fuente: DeepMind