Alphafold es un programa de inteligencia artificial especializado en el desarrollo de vacunas. Además de ser el primero capaz de comprender el análisis preciso de las proteínas de los virus, también ayudó a desarrollar con éxito la vacuna contra el COVID-19. Demostrando que los tiempos de estudios podían reducirse utilizando las herramientas adecuadas.
Dos años después, la IA disminuye a 15 minutos el análisis de las proteínas virales. Pero, ¿por qué es tan relevante? Predecir cómo las proteínas de los virus cambian y se moldean es crucial para fabricar vacunas. Al conocer la forma en que un agente infeccioso mutará, se está dando un paso adelante al momento de prevenir epidemias y pandemias.
¿Cómo funciona AlphaFold?
Alphabet es la empresa propietaria de Google, que también es dueña de DeepMind. En esta, se estudia la intervención de la inteligencia artificial en tareas fundamentales para la humanidad. En donde uno de los desarrollos más notables fue un lenguaje de IA para la investigación científica biológica.
Entonces, ¿qué es AlphaFold? En concreto, es una herramienta de DeepMind basada en un sistema de inteligencia artificial capaz de predecir la estructura tridimensional de las proteínas de algunos virus. Esto es posible a través de las técnicas de aprendizaje profundo y las redes neuronales de la IA; además de los datos de secuenciación genómica y deep learning. El resultado es una muestra de cómo luce el virus ahora y cómo mutará en un futuro.
Finalmente, la estructura 3D de las proteínas determina su función. Por lo que, al conocerla, los científicos obtienen lo necesario para fabricar una vacuna que bloquee las proteínas permitiendo el control total del virus.
Aplicaciones concretas de AlphaFold
La herramienta de inteligencia artificial de DeepMind ha demostrado ser muy precisa en su tarea. Se la compara con los métodos experimentales tradicionales, como la cristalografía de rayos X y la espectroscopía de resonancia magnética nuclear.
Algunos de los avances en concretos que se asocian a AlphaFold son los siguientes:
- Descubrimiento de la estructura proteica del virus Langya. Es un agente infeccioso identificado en China que, ahora, se volvió candidato a una vacuna.
- Confección de la mayor base de datos de estructuras proteicas del mundo. DeepMind pone a disposición, de manera pública y gratuita, las secuencias de más de 300 000 proteínas descifradas por su IA. Aquí podría estar la clave para desarrollar fármacos contra el alzhéimer, el párkinson y el cáncer.
- Aceleración en la fabricación de vacunas. El lenguaje de DeepMind podría predecir las próximas mutaciones de virus pandémicos, como el SARS-CoV-2 o el VIH.
- Diseño de enzimas. El conocimiento preciso de las estructuras proteicas permitiría crear enzimas para tareas específicas. Por ejemplo, para degradar compuestos contaminantes.
Herramientas alternativas a AlphaFold
Aunque DeepMind acaparó la atención en este campo de estudio, hay otros lenguajes de IA con el mismo fin. Si bien no alcanzaron todavía la precisión del desarrollo de Alphabet, son alternativas apreciadas por los científicos.
RoseTTAFold
Esta herramienta de IA pertenece a los investigadores Minkyung Baek y David Baker. Ha demostrado gran velocidad a la hora de resolver estructuras proteicas 3D. Utiliza modelos de lenguaje masivos (MLM) para llegar al resultado.
ESMFold
La empresa Meta llegó al campo de la IA con aplicaciones biológicas. ESMFold se llama su desarrollo y también está basado en MLM. La velocidad excepcional de procesamiento es lo más notorio de esta herramienta. Según las pruebas que se le realizaron, sería 60 veces más rápida que el producto de DeepMind.
EVEscape
Un equipo de la Escuela de Medicina de Harvard, en Boston, empleó la IA llamada EVEscape para predecir mutaciones del SARS-CoV-2. Y lo hizo con gran éxito. Sus ensayos se extendieron al análisis de otros virus, como VIH e influenza.
¿Son fiables AlphaFold y las otras herramientas de IA?
Una pregunta que surge con naturalidad es si estos lenguajes son confiables en su tarea. AlphaFold ha demostrado mayor precisión en todas sus predicciones. Por su parte, RoseTTAFold y ESMFold se muestran un poco menos exactas, aunque trabajan a una velocidad mayor.
Los investigadores pueden confiar en el uso de estas herramientas. De hecho, ya lo están haciendo. La elección de una u otra dependerá de las necesidades y los objetivos de los científicos. Aunque falten avances, la posibilidad de enfrentar futuras pandemias con vacunas que se desarrollen más rápido es alentador. Por lo que esta herramienta de la IA podría abrir una nueva era en la investigación biomédica.
Imagen de cabecera de Envato.
