El “google maps” de la biología traerá hallazgos incalculables

La inteligencia artificial cada vez está más presente en la biología. AlphaFold logró el “google maps” de casi todas las proteínas conocidas por la ciencia, un avance gigante que servirá para abordar retos presentes y futuros y que traerá “descubrimientos que aún no podemos prever”.

Así lo señala Marco Marcia, jefe de grupo en el Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL) en su sede de Grenoble, Francia. Esta institución -que también tiene sede en Barcelona- junto a la empresa DeepMind de Alphabet/Google, logró, gracias a la inteligencia artificial (IA), predecir la estructura tridimensional de más de 200 millones de proteínas.

Este mapa, volcado en una base de datos gratuita y de libre acceso -llamada también AlphaFold- se fue ampliando desde su creación en 2021 unas 200 veces, pasando de casi un millón de estructuras a más de 200 millones en su última versión publicada a finales de julio.

“AlphaFold no es una base de datos cerrada. Se han incluido aquellas estructuras proteicas de organismos de los que se ha secuenciado su genoma -también de plantas, bacterias o animales-”, explica Marcia, por lo que a medida que se escudriñen otros se podría ir ampliando. “La ciencia funciona así, es una evolución de conocimiento siempre activa”, recalca el científico italiano.

Las proteínas realizan una gran parte de las actividades que permiten la supervivencia de las células y son necesarias para la función y regulación de tejidos y órganos. Son cadenas de cientos de aminoácidos y la secuencia de estos determina la estructura tridimensional única de cada una de ellas. Es esta estructura la que las lleva a encajar unas en otras y la que define lo que hacen y cómo lo hacen. Conocer la estructura de estas piezas fundamentales de la vida es en definitiva entender el funcionamiento de la célula y del organismo humano, detalla Marcia.

FARMACOLOGÍA

Pero no sólo. Conocer cómo funcionan también sirve para comprender por qué no funcionan y poder, así, intervenir farmacológicamente. Para explicar su importancia el investigador del EMBL usa google maps como símil: esta aplicación permite saber cómo está organizada una ciudad, dónde están los edificios importantes, como estaciones u hospitales, los restaurantes, las farmacias, y te permite orientarte.

“La misma información es la que tenemos nosotros con AlphaFold. Lo que ha hecho esta IA es predecir la estructura de casi todas las proteínas catalogadas, lo que equivale a divulgar los mapas de todas las ciudades del mundo. Si se descubriera una nueva isla en el Pacífico se mapearía, si se identificara un organismo nuevo y se secuenciara su genoma, se incluiría en nuestra base de datos”.

Marcia subraya que lo que hace AlphaFold es predecir, no determinar, aunque los experimentos han demostrado que lo hace con una gran precisión, sin precedentes. El margen de error es ínfimo. Sus predicciones sirven a los científicos para plantear hipótesis experimentales sobre una proteína concreta que interesa.