{"id":23691,"date":"2021-07-26T09:13:15","date_gmt":"2021-07-26T15:13:15","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=23691"},"modified":"2021-07-26T09:13:54","modified_gmt":"2021-07-26T15:13:54","slug":"la-ia-que-pliega-las-proteinas-esta-haciendo-un-avance-en-biologia-una-vez-en-una-generacion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/la-ia-que-pliega-las-proteinas-esta-haciendo-un-avance-en-biologia-una-vez-en-una-generacion\/","title":{"rendered":"La IA que pliega las prote\u00ednas est\u00e1 haciendo un avance en biolog\u00eda ‘una vez en una generaci\u00f3n’"},"content":{"rendered":"

Gracias a la IA, obtuvimos herramientas incre\u00edblemente poderosas para decodificar la vida.<\/span><\/p>\n

En dos\u00a0traseras<\/a>\u00a0-a-\u00a0espalda<\/a>\u00a0papeles la semana pasada, los cient\u00edficos de DeepMind y la Universidad de Washington describen m\u00e9todos basados en el aprendizaje profundo para resolver plegamiento de prote\u00ednas, la \u00faltima etapa de ejecuci\u00f3n de la programaci\u00f3n en nuestro ADN, y una \u201c\u00a0una vez en un avance de la generaci\u00f3n<\/a>\u00a0. “<\/span><\/p>\n

Las prote\u00ednas son los secuaces de la vida.\u00a0Forman nuestros cuerpos, alimentan nuestro metabolismo y son el objetivo de la mayor parte de la medicina actual.\u00a0Comienzan como una simple cinta, traducida del ADN y, posteriormente, se pliegan en intrincadas arquitecturas tridimensionales.\u00a0Al igual que los Transformers, muchas unidades de prote\u00ednas se ensamblan en complejos masivos y m\u00f3viles que cambian su estructura seg\u00fan sus necesidades funcionales en este momento.<\/span><\/p>\n

Las prote\u00ednas mal plegadas pueden ser devastadoras y causar problemas de salud que van desde la\u00a0anemia de c\u00e9lulas falciformes<\/a>\u00a0hasta el c\u00e1ncer y la\u00a0enfermedad de Alzheimer<\/a>\u00a0.\u00a0Uno de los mayores desaf\u00edos de la biolog\u00eda durante los \u00faltimos 50 a\u00f1os ha sido descifrar c\u00f3mo una estructura simple en forma de cinta unidimensional se convierte en formas tridimensionales, equipadas con ca\u00f1ones, crestas, valles y cuevas.\u00a0Es como si un extraterrestre estuviera leyendo las coordenadas de cientos de ubicaciones en un mapa del Gran Ca\u00f1\u00f3n en un cuaderno y reconstruy\u00e9ndolo en un holograma 3D de la cosa real, sin ni siquiera verlo o saber c\u00f3mo deber\u00eda verse.<\/span><\/p>\n

Si.\u00a0Es dificil.\u00a0“Mucha gente se ha roto la cabeza”,\u00a0dijo el<\/a>\u00a0Dr. John Moult de la Universidad de Maryland.<\/span><\/p>\n

No es solo un ejercicio acad\u00e9mico.\u00a0La resoluci\u00f3n del genoma humano allan\u00f3 el camino para la terapia g\u00e9nica,\u00a0los<\/a>\u00a0avances en el\u00a0c\u00e1ncer CAR-T<\/a>\u00a0y la infame\u00a0herramienta de edici\u00f3n de genes\u00a0CRISPR<\/a>\u00a0.\u00a0Descifrar el plegamiento de prote\u00ednas est\u00e1 destinado a iluminar un panorama biol\u00f3gico completamente nuevo que no hemos podido estudiar o manipular.\u00a0El r\u00e1pido y furioso desarrollo de las vacunas Covid-19 se bas\u00f3 en que los cient\u00edficos analizaran m\u00faltiples objetivos de prote\u00ednas en el virus, incluidas las prote\u00ednas de pico a las que se dirigen las vacunas.\u00a0Muchas prote\u00ednas que conducen al c\u00e1ncer hasta ahora han estado fuera del alcance de los medicamentos porque su estructura es dif\u00edcil de precisar.<\/span><\/p>\n

Con estas nuevas\u00a0herramientas de\u00a0inteligencia artificial<\/a>\u00a0, los cient\u00edficos podr\u00edan resolver inquietantes misterios m\u00e9dicos mientras se preparan para abordar los a\u00fan desconocidos.\u00a0Establece el escenario para comprender mejor nuestra biolog\u00eda, informar sobre nuevos medicamentos e incluso inspirar la biolog\u00eda sint\u00e9tica en el futuro.<\/span><\/p>\n

“Lo que el equipo de DeepMind ha logrado es fant\u00e1stico y cambiar\u00e1 el futuro de la biolog\u00eda estructural y la investigaci\u00f3n de prote\u00ednas”, dijo la Dra. Janet Thornton, directora em\u00e9rita del Instituto Europeo de Bioinform\u00e1tica.<\/span><\/p>\n

“Nunca pens\u00e9 que ver\u00eda esto en mi vida”, agreg\u00f3 Moult.<\/span><\/p>\n

Nacimiento de una prote\u00edna<\/span><\/h3>\n

Imagina la vida como un videojuego.\u00a0Si el ADN es el c\u00f3digo base de fondo, entonces las prote\u00ednas son su ejecuci\u00f3n, el juego real al que juegas.\u00a0Cualquier error en el ADN podr\u00eda provocar un bloqueo en el programa, pero tambi\u00e9n podr\u00eda ser benigno y permitir que el juego se ejecute como de costumbre.\u00a0En otras palabras, la mayor\u00eda de la medicina moderna, como los jugadores, solo se preocupa por el juego final, las prote\u00ednas, en lugar del c\u00f3digo fuente que conduce a \u00e9l, a menos que algo salga mal.\u00a0Desde medicamentos para la diabetes hasta antidepresivos y\u00a0senol\u00edticos que<\/a>\u00a0potencialmente prolongan la\u00a0vida<\/a>\u00a0, todos estos medicamentos\u00a0act\u00faan adhiri\u00e9ndose<\/a>\u00a0a las prote\u00ednas en lugar del ADN.<\/span><\/p>\n

Es por eso que descifrar la estructura de las prote\u00ednas es tan importante: como la llave de una cerradura, un medicamento solo puede acoplarse a una prote\u00edna en puntos espec\u00edficos.\u00a0De manera similar, las prote\u00ednas a menudo forman un equipo al unirse en un complejo para ejecutar las funciones de su cuerpo, por ejemplo, formar una\u00a0memoria<\/a>\u00a0o desencadenar un ataque inmunol\u00f3gico contra un virus.<\/span><\/p>\n

Las prote\u00ednas est\u00e1n formadas por componentes b\u00e1sicos llamados amino\u00e1cidos, que a su vez est\u00e1n programados por el ADN.\u00a0Al igual que la piedra de Rosetta, nuestras c\u00e9lulas pueden traducir f\u00e1cilmente el c\u00f3digo de ADN en bloques de construcci\u00f3n de prote\u00ednas dentro de una estructura similar a una concha de almeja, que escupe una cadena de amino\u00e1cidos unidimensionales.\u00a0Estas cintas luego se mezclan a trav\u00e9s de una infraestructura celular completa que permite que la prote\u00edna se pliegue en su estructura final.<\/span><\/p>\n

En la d\u00e9cada de 1970, el Dr. Christian Anfinsen, ganador del Premio Nobel, afirm\u00f3 que la secuencia unidimensional en s\u00ed misma puede predecir computacionalmente la estructura 3D de una prote\u00edna.\u00a0El problema es el tiempo y el poder: como intentar piratear una contrase\u00f1a con cientos de caracteres suspendidos en el espacio 3D, las posibles soluciones son astron\u00f3micas.<\/span><\/p>\n

Pero ahora tenemos una herramienta que supera a los humanos en la b\u00fasqueda de patrones: el aprendizaje autom\u00e1tico.<\/span><\/p>\n

Ingrese AI<\/span><\/h3>\n

En 2020, DeepMind\u00a0sorprendi\u00f3 a todo el campo<\/a>\u00a0con su entrada en una competencia bienal heredada.\u00a0Apodado CASP (Evaluaci\u00f3n cr\u00edtica de la predicci\u00f3n de la estructura de la prote\u00edna), la prueba de d\u00e9cadas utiliza m\u00e9todos de laboratorio tradicionales para determinar la estructura de la prote\u00edna como base para juzgar los algoritmos de predicci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

La l\u00ednea de base es dif\u00edcil de conseguir.\u00a0Se basa en laboriosas t\u00e9cnicas experimentales que pueden llevar meses o incluso a\u00f1os.\u00a0Estos m\u00e9todos a menudo “congelan” una prote\u00edna y mapean su estructura interna hasta el nivel at\u00f3mico usando rayos X.\u00a0Muchas prote\u00ednas no pueden tratarse de esta manera sin perder su estructura natural, pero el m\u00e9todo es el mejor que tenemos actualmente.\u00a0Luego, las predicciones se comparan con este est\u00e1ndar de oro para juzgar el algoritmo subyacente.<\/span><\/p>\n

El a\u00f1o pasado, DeepMind sorprendi\u00f3 a todos con su IA, lo que hizo desaparecer a otros competidores.\u00a0En ese momento, fueron una broma, revelando peque\u00f1os detalles sobre su\u00a0m\u00e9todo\u00a0”\u00a0incre\u00edblemente emocionante<\/a>\u00a0” que coincid\u00eda con los resultados experimentales en precisi\u00f3n.\u00a0Pero la presentaci\u00f3n de 30 minutos inspir\u00f3 a la Dra. Minkyung Baek de la Universidad de Washington a desarrollar su propio enfoque.<\/span><\/p>\n

Baek utiliz\u00f3 una estrategia de aprendizaje profundo similar,\u00a0descrita en<\/a>\u00a0un art\u00edculo publicado en\u00a0Science<\/em>\u00a0esta semana.\u00a0La herramienta, RoseTTAFold, considera simult\u00e1neamente tres niveles de patrones.\u00a0El primero examina los componentes b\u00e1sicos de los amino\u00e1cidos de una prote\u00edna y los compara con todas las dem\u00e1s secuencias de una base de datos de prote\u00ednas.<\/span><\/p>\n

A continuaci\u00f3n, la herramienta examina c\u00f3mo interact\u00faan los amino\u00e1cidos de una prote\u00edna con otra dentro de la misma prote\u00edna, por ejemplo, al examinar la distancia entre dos bloques de construcci\u00f3n distantes.\u00a0Es como mirar tus manos y pies completamente estirados en lugar de hacer una flexi\u00f3n hacia atr\u00e1s, y medir la distancia entre esas extremidades mientras te “doblas” en una pose de yoga.<\/span><\/p>\n

Finalmente, la tercera pista analiza las coordenadas 3D de cada \u00e1tomo que forma un bloque de construcci\u00f3n de prote\u00ednas, algo as\u00ed como mapear los postes en un bloque Lego, para compilar la estructura 3D final.\u00a0Luego, la red rebota de un lado a otro entre estas pistas, de modo que una salida pueda actualizar otra pista.<\/span><\/p>\n

Los resultados finales se acercaron a los de la herramienta de DeepMind, AlphaFold2, que coincidi\u00f3 con el est\u00e1ndar de oro de las estructuras obtenidas de los experimentos.\u00a0Aunque RoseTTAFold no era tan preciso como AlphaFold2, aparentemente requer\u00eda mucho menos tiempo y energ\u00eda.\u00a0Para una prote\u00edna simple, el algoritmo pudo resolver la estructura usando una computadora para juegos en aproximadamente 10 minutos.<\/span><\/p>\n

RoseTTAFold tambi\u00e9n pudo abordar el problema del “ensamblaje de prote\u00ednas”, ya que pod\u00eda predecir la estructura de las prote\u00ednas, compuestas por m\u00faltiples unidades, simplemente mirando la secuencia de amino\u00e1cidos.\u00a0Por ejemplo, pudieron predecir c\u00f3mo la estructura de una mol\u00e9cula inmune se fija en su objetivo.\u00a0Muchas funciones biol\u00f3gicas dependen de estos apretones de manos entre prote\u00ednas.\u00a0Ser capaz de predecirlos mediante un algoritmo abre la puerta a la manipulaci\u00f3n de procesos biol\u00f3gicos (sistema inmunol\u00f3gico, accidente cerebrovascular, c\u00e1ncer, funci\u00f3n cerebral) a los que antes no pod\u00edamos acceder.<\/span><\/p>\n

Hackear el cuerpo<\/span><\/h3>\n

Desde el lanzamiento p\u00fablico de RoseTTAFold en julio, se ha descargado cientos de veces, lo que permite a otros investigadores responder a sus desconcertantes preguntas sobre la secuencia de prote\u00ednas, lo que podr\u00eda ahorrar a\u00f1os de trabajo y mejorar colectivamente el algoritmo.<\/span><\/p>\n

\u201cCuando hay un avance como este, dos a\u00f1os despu\u00e9s, todos lo est\u00e1n haciendo tan bien, si no mejor, que antes\u201d, dijo Moult.<\/span><\/p>\n

Mientras tanto, DeepMind tambi\u00e9n est\u00e1 lanzando su c\u00f3digo AlphaFold2, el que inspir\u00f3 a Baek.<\/span><\/p>\n

En\u00a0un nuevo art\u00edculo\u00a0<\/a>publicado<\/em>\u00a0en\u00a0Nature<\/em>\u00a0, el equipo de DeepMind\u00a0describi\u00f3 su enfoque<\/a>\u00a0del misterio de 50 a\u00f1os.\u00a0El quid fue integrar m\u00faltiples fuentes de informaci\u00f3n \u2014 la evoluci\u00f3n de una prote\u00edna y sus limitaciones f\u00edsicas y geom\u00e9tricas \u2014 para construir un sistema de dos pasos que mapee una prote\u00edna dada con una precisi\u00f3n asombrosamente alta.<\/span><\/p>\n

Presentado por primera vez en la reuni\u00f3n de CASP, el Dr. Demis Hassabis, fundador y CEO de DeepMind, est\u00e1 listo para compartir el c\u00f3digo con el mundo.\u00a0\u201cNos comprometimos a compartir nuestros m\u00e9todos y brindar un acceso amplio y gratuito a la comunidad cient\u00edfica.\u00a0Hoy damos el primer paso para cumplir con ese compromiso compartiendo el c\u00f3digo de fuente abierta de AlphaFold y publicando la metodolog\u00eda completa del sistema “, escribi\u00f3, y agreg\u00f3 que” estamos emocionados de ver qu\u00e9 otras nuevas v\u00edas de investigaci\u00f3n permitir\u00e1 a la comunidad. . “<\/span><\/p>\n

Con los dos estudios, estamos entrando en un nuevo mundo de predicci\u00f3n, y posteriormente de ingenier\u00eda o cambio, los componentes b\u00e1sicos de la vida.\u00a0El Dr. Andrei Lupas, bi\u00f3logo evolutivo del Instituto Max Planck de Biolog\u00eda del Desarrollo y juez del CASP,\u00a0est\u00e1 de acuerdo<\/a>\u00a0: \u201cEsto cambiar\u00e1 la medicina.\u00a0Cambiar\u00e1 la investigaci\u00f3n \u201d, dijo.\u00a0\u201cCambiar\u00e1 la bioingenier\u00eda.\u00a0Lo cambiar\u00e1 todo “.<\/span><\/p>\n

Fuente:<\/p>\n

Fan, S. (2021c, julio 20). Protein Folding AI Is Making a \u00abOnce in a Generation\u00bb Advance in Biology. Recuperado 26 de julio de 2021, de https:\/\/singularityhub.com\/2021\/07\/20\/new-protein-folding-ai-just-made-a-once-in-a-generation-advance-in-biology\/<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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