La humanidad lleva medio siglo enfrentada a un desafío descomunal: averiguar la forma de los ladrillos básicos de la vida, un conocimiento esencial para curar enfermedades hoy letales.
El agua es muy fácil de imaginar. Son solo dos átomos de hidrógeno unidos a otro de oxígeno: H2O. Pero la proteína que enrojece la sangre, la hemoglobina, responde a la endiablada fórmula
C2952H4664N812O832S8FE4El biólogo estadounidense calculó en 1969 que se necesitaría más tiempo del transcurrido desde el origen del universo —unos 14.000 millones de años— para desentrañar todas las configuraciones posibles de una única proteína a partir de su secuencia de aminoácidos, que son los eslabones de esas macromoléculas.
Sin embargo, un sistema de inteligencia artificial del conglomerado de Google ha logrado hacerlo en unos minutos. Sus predicciones para prácticamente todas las proteínas humanas se hacen públicas este jueves. Es un salto de gigante para la biología. La humanidad se quita una venda de los ojos.
En cabeza de esta revolución camina el neurocientífico británico Demis Hassabis (Londres, 44 años). El investigador fue un niño prodigio del ajedrez y en 1997 quedó marcado por el combate entre el maestro ruso Gari Kaspárov y el superordenador Deep Blue.
La computadora ganó aquella batalla, pero Hassabis se quedó con la sensación de que era un cacharro tosco, inútil si había que jugar a las tres en raya. Cuando acabó la última partida, el entonces estudiante de la Universidad de Cambridge se propuso diseñar una máquina capaz de aprender cualquier juego.
En 2010, Hassabis fundó la empresa DeepMind para impulsar la inteligencia artificial. En 2013, su primera criatura había aprendido sola a jugar y ganar en diferentes videojuegos de la legendaria videoconsola Atari. En 2014, Google compró la compañía por unos 650 millones de dólares (unos 500 millones de euros al cambio de entonces)
Tras su entrenamiento con los videojuegos, los científicos de DeepMind se han lanzado a intentar resolver uno de los mayores retos de la biología. Las proteínas —como las hormonas, las enzimas y los anticuerpos— son diminutas máquinas que llevan a cabo las funciones básicas para la vida.
Están formadas por cadenas de otras moléculas más pequeñas, los aminoácidos, como si fueran un collar de perlas. Estos collares se pliegan en enrevesadas configuraciones que determinan su función.
Los anticuerpos, defensas del cuerpo humano ante invasores como el coronavirus, tienen forma de Y.
En el ADN de cada célula están escritas las recetas de todas las proteínas que necesita para funcionar. El sistema de DeepMind, bautizado AlphaFold, lee esa información —una secuencia de aminoácidos— y predice la estructura de cada proteína. Su precisión es similar a la lograda con experimentos en el laboratorio, que requieren muchísimo más tiempo y dinero.
El biólogo español señala limitaciones. El sistema de DeepMind puede predecir la estructura de una molécula aislada, pero las proteínas suelen interactuar con otras. AlphaFold todavía no es capaz de pronosticar la forma de estos complejos, pero es un programa diseñado para que aprenda solo.
Márquez es optimista: “Va a conseguir acelerar los descubrimientos en prácticamente todas las áreas de la biología”.
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.
creditos AlphaFold de DeepMind: La inteligencia artificial revela la forma de los ladrillos básicos de la vida y abre una nueva era en la ciencia | Ciencia | EL PAÍS (elpais.com)
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