Cómo lograron descifrar y predecir proteínas con inteligencia artificial

La Inteligencia Artificial (IA) fue por segundo día consecutivo protagonista en esta edición de los Premios Nobel. Ayer fue por el lado de la química. Los galardonados son tres científicos que usaron la IA para descifrar el código” de casi todas las proteínas conocidas, las “herramientas químicas de la vida”.

La Real Academia Sueca de las Ciencias otorgó el Nobel de Química al estadounidense David Baker, por sus fundamentales contribuciones para el diseño computacional de proteínas, y -la otra mitad del premio- al británico Demis Hassabis y al norteamericano John M. Jumper, por su aporte clave para la predicción de las complejas estructura de las proteínas, un problema que llevaba 50 años sin resolverse.

“El potencial de sus descubrimientos es enorme”, declaró el comité al anunciar el premio este miércoles en Suecia. “Los químicos llevan mucho tiempo soñando con comprender y dominar por completo las herramientas químicas de la vida: las proteínas. Este sueño está ahora a nuestro alcance”, destacaron. Luego, hablaron de las potenciales aplicaciones de estos logros científicos en numerosos procesos en los que están implicadas las proteínas, desde el desarrollo más rápido de vacunas al descubrimiento de nuevos nanomateriales, pasando por el diseño de fármacos dirigidos para tratar el cáncer o la evolución hacia una industria química más verde.

Diseño computacional

Florencia Fagalde, directora del Instituto de Química del Noroeste (Conicet-UNT), consideró que la investigación de los premiados es algo revolucionario en el campo de la predicción y diseño de proteínas mediante inteligencia artificial.

“Las proteínas son moléculas grandes y complejas que desempeñan diversas funciones en el cuerpo y son necesarias para la estructura, función y regulación de los tejidos y órganos del cuerpo. Están formadas por cientos o miles de unidades más pequeñas llamadas aminoácidos, que se unen y combinan entre sí en largas cadenas. Dependiendo de la secuencia de aminoácidos y de estructura tridimensional cada proteína es única y tiene una función específica”, detalla la profesional, para introducirnos en el tema que abordaron los premiados.

¿De qué se trata el diseño el diseño computacional de proteínas?, le preguntamos. “Mediante este diseño se podrán modular a voluntad la secuencia de los aminoácidos y su estructura para dar lugar a nuevas proteínas con funciones específicas, aplicables, por ejemplo, en la elaboración de nuevos medicamentos, vacunas y sensores. Es decir, esto abre infinitas posibilidades en beneficio de la humanidad”, evalúa.

Luego, habló de la importancia que tiene este premio Nobel; dijo que es muy fundamental dado que uno de los mayores desafíos de la química es predecir cómo una secuencia dada de aminoácidos puede plegarse y dar lugar a una estructura tridimensional con capacidades y funciones específicas.

“Estos descubrimientos permiten comprender la naturaleza de las proteínas, lo cual se verá reflejado en una mejora en la manipulación de las mismas, algo que es clave en diferentes procesos biológicos, abriendo de esta forma las puertas a nuevas aplicaciones científicas y médicas mediante la creación de nuevas proteínas, empleando el diseño computacional, y con el uso de la IA, a través de programas específicos”, detalló. Esto, según Fagalde, permite que un trabajo que antes llevaba años en desarrollar e implementar, ahora se pueda realizar en tan solo unos minutos. “Se abre la posibilidad de crear un sinfín de proteínas en beneficios de la humanidad”, concluyó.

Como máquinas

El doctor en Ciencias Químicas, Santiago Di Lella, coincidió en que gracias a los avances de los premiados hoy se pueden desarrollar proteínas con funciones o propiedades específicas. Y esto puede aplicarse, y ya se aplica de hecho, directamente en el diseño de nuevos fármacos, o productos biológicos de usos diversos en investigación, en la industria alimentaria, biotecnológica y agroindustrial.

Di Lella explicó que las proteínas son las “máquinas” moleculares que realizan gran parte de las tareas biológicas en los seres vivos. “Para eso, cada una de ellas una estructura muy particular definida, que le permite esta función específica. Desde hace algunas décadas se conoce que esta estructura puede estudiarse por métodos computacionales, y se lo hace habitualmente, simulando su dinámica y comportamiento a través del poder de cómputo”, dijo el investigador.

En particular, según destacó, se pueden conocer muchos detalles de este funcionamiento: cómo se unen a otras moléculas o cómo realizan reacciones a partir de esta unión, entre otras. “Debido al gran volumen de datos existente, es posible también ahora usar las computadoras para diseñar nuevas estructuras con capacidades y funciones particulares. Esto es lo que desarrollaron estos recientes galardonados”, aclaró.

Contribuciones

Hassabis y Jumper realizaron el trabajo por el que fueron reconocidos bajo las huestes de la empresa que desarrolló el motor de búsqueda web más famoso; en el caso de ellos, en Google DeepMind, donde crearon un modelo de Inteligencia Artificial llamado AlphaFold2 que, según resalta el comunicado de la Academia sueca, “permitió predecir la estructura de prácticamente los 200 millones de proteínas identificadas”.

AlphaGo fue el primer gran éxito de la compañía DeepMind, cofundada por Hassabis en 2010 y adquirida por Google en 2014, y sentó las bases de AlphaFold, la primera herramienta de inteligencia artificial que ha revolucionado la investigación científica.

Entre otros beneficios potenciales, se destaca que esta tecnología puede contribuir a acelerar el proceso de descubrimiento de fármacos, aumentar la precisión de los diagnósticos y permitir el desarrollo de mejores terapias.

Hassabis hizo una reflexión general sobre la IA, horas después de conocer que había recibido el Nobel de Química por la aplicación de esa tecnología al estudio de las proteínas: “La inteligencia artificial es quizás la tecnología más poderosa que ha tenido la humanidad. Va a afectar a todos los ámbitos de nuestra vida y, con respecto a su uso, me defino como optimista cauto: tiene un enorme potencial para aplicaciones beneficiosas, pero también podrá usarse para hacer daño. Esto nos puede crear problemas sin precedentes y necesitaremos afrontar los riesgos de la IA”, afirmó el científico.

Federico Lix Klett, consultor, comunicador y experto en Inteligencia Artificial, escribió: “es difícil tomar la verdadera dimensión de lo que está sucediendo hoy en los campos de la investigación científica y la IA. Nuestra generación quedará marcada en la historia por esta nueva Era de la Humanidad Aumentada”.

Según dijo, es una era en donde el ser humano creará una nueva versión de sí mismo potenciada y mejorada. Y aclaró que la bondad o maldad y la ética de los resultados no depende de la Inteligencia Artificial General (AGI) sino de nosotros los humanos.