La predicción de la estructura de las proteínas ha sido un rompecabezas para los biólogos durante casi 50 años. Una de las claves de la biología molecular básica está en su arquitectura, la manera en la que adquieren todo tipo de formas tridimensionales tras girar y plegarse las cadenas de aminoácidos que forman las proteínas. Esta arquitectura es la que marca su actividad. Antiguamente las estructuras de proteínas solo podían ser determinadas a través de costosos análisis de laboratorio, que llevaban mucho tiempo.
Gracias a la inteligencia artificial de la empresa británica Deepmind, se ha utilizado un algoritmo de aprendizaje automático, denominado AlphaFold 2 y que, junto al de RoseTTA-Fold, han permitido a los científicos predecir la compleja estructura tridimensional que adopta una cadena de aminoácidos al plegarse y que da lugar a una proteína funcional.
AlphaFold 2 se puso a prueba por primera vez en el concurso CASP (Evaluación crítica de las técnicas para la predicción estructural proteica) en noviembre de 2020, como entrenamiento del programa de redes neuronales, que se basa en 170.000 estructuras proteicas ya conocidas y disponibles en el repositorio Protein Data Bank, y que perfecciona el aprendizaje automático analizando grandes conjuntos de datos y se anticipa a las incógnitas. Este experimento bienal obtuvo unos resultados sin precedentes y muy precisos.
En julio de 2021, la creadora de AlphaFold (DeepMind) publicó dos artículos de investigación en la revista ‘Nature’ sobre el programa, y la mayor base de datos hasta el momento disponible, con más de 360.000 proteínas. También publicó el código fuente del programa.
Consiguen así demostrar la posibilidad de determinar, basándose exclusivamente en los aminoácidos que contiene, la estructura de una proteína y esto lo convierte en una herramienta revolucionaria, lo que supone un hito histórico para la ciencia, según refleja Science.
Más descubrimientos relevantes para Science
Este año se han producido también otros grandes hitos científicos reseñados por la revista Science: nuevos fármacos (tales como Renapreve, Regkirona, Casirivimab o Imdevimab) basados en anticuerpos monoclonales contra la covid-19 y otros virus, como el VIH o las nuevas medidas del experimento Muon g-2, llevado a cabo en el laboratorio estadounidense Fermilab, que desafían el modelo tradicional de física de partículas.
También hay que destacar las aplicaciones en vivo de CRISPR, la extracción de ADN humano antiguo en sedimentos o la información proporcionada por el módulo de aterrizaje del Insight de la NASA sobre la estructura interna y composición de Marte.
Los investigadores han puesto al alcance de aquellos que quieran acceder a ella, una base de datos con los modelos de predicciones, de manera pública.