{"id":23727,"date":"2021-07-27T09:18:22","date_gmt":"2021-07-27T15:18:22","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=23727"},"modified":"2021-07-27T09:18:29","modified_gmt":"2021-07-27T15:18:29","slug":"la-inteligencia-artificial-revela-la-forma-de-los-ladrillos-basicos-de-la-vida-y-abre-una-nueva-era-en-la-ciencia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/la-inteligencia-artificial-revela-la-forma-de-los-ladrillos-basicos-de-la-vida-y-abre-una-nueva-era-en-la-ciencia\/","title":{"rendered":"La inteligencia artificial revela la forma de los ladrillos b\u00e1sicos de la vida y abre una nueva era en la ciencia"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">La humanidad lleva medio siglo enfrentada a un desaf\u00edo descomunal: averiguar la forma de los ladrillos b\u00e1sicos de la vida, un conocimiento esencial para curar enfermedades hoy letales. El agua es muy f\u00e1cil de imaginar. <!--more-->Son solo dos \u00e1tomos de hidr\u00f3geno unidos a otro de ox\u00edgeno: H\u2082O. Pero la prote\u00edna que enrojece la sangre, la hemoglobina, responde a la endiablada f\u00f3rmula\u00a0C\u2082\u2089\u2085\u2082H\u2084\u2086\u2086\u2084N\u2088\u2081\u2082O\u2088\u2083\u2082S\u2088Fe\u2084. El bi\u00f3logo estadounidense Cyrus Levinthal calcul\u00f3 en 1969 que se necesitar\u00eda m\u00e1s tiempo del transcurrido desde el origen del universo \u2014unos 14.000 millones de a\u00f1os\u2014 para desentra\u00f1ar todas las configuraciones posibles de una \u00fanica prote\u00edna a partir de su secuencia de amino\u00e1cidos, que son los eslabones de esas macromol\u00e9culas. Sin embargo, un sistema de inteligencia artificial del conglomerado de Google ha logrado hacerlo\u00a0en unos minutos. Sus predicciones para pr\u00e1cticamente todas las prote\u00ednas humanas se hacen p\u00fablicas. Es un salto de gigante para la biolog\u00eda. La humanidad se quita una venda de los ojos.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">En cabeza de esta revoluci\u00f3n camina el neurocient\u00edfico brit\u00e1nico\u00a0Demis Hassabis\u00a0(Londres, 44 a\u00f1os). El investigador fue un ni\u00f1o prodigio del ajedrez y en 1997 qued\u00f3 marcado por\u00a0el combate\u00a0entre el maestro ruso\u00a0Gari Kasp\u00e1rov\u00a0y el superordenador Deep Blue. La computadora gan\u00f3 aquella batalla, pero Hassabis se qued\u00f3 con la sensaci\u00f3n de que era un cacharro tosco, in\u00fatil si hab\u00eda que\u00a0jugar a las tres en raya. Cuando acab\u00f3 la \u00faltima partida, el entonces estudiante de la\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/www.cam.ac.uk\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Universidad de Cambridge<\/a>\u00a0se propuso dise\u00f1ar una m\u00e1quina capaz de aprender cualquier juego. En 2010, Hassabis fund\u00f3 la empresa\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/deepmind.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">DeepMind<\/a>\u00a0para impulsar la inteligencia artificial. En 2013, su primera criatura\u00a0hab\u00eda aprendido sola a jugar y ganar\u00a0en diferentes videojuegos de la legendaria videoconsola Atari. En 2014, Google compr\u00f3 la compa\u00f1\u00eda por\u00a0unos 650 millones de d\u00f3lares\u00a0(unos 500 millones de euros al cambio de entonces)<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Tras su entrenamiento con los videojuegos, los cient\u00edficos de DeepMind se han lanzado a intentar resolver uno de los mayores retos de la biolog\u00eda. Las prote\u00ednas \u2014como las hormonas, las enzimas y los anticuerpos\u2014 son diminutas m\u00e1quinas que llevan a cabo las funciones b\u00e1sicas para la vida. Est\u00e1n formadas por cadenas de otras mol\u00e9culas m\u00e1s peque\u00f1as, los amino\u00e1cidos, como si fueran un collar de perlas. Estos collares se pliegan en enrevesadas configuraciones que determinan su funci\u00f3n. Los anticuerpos, defensas del cuerpo humano ante invasores como el coronavirus, tienen forma de Y.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">En el ADN de cada c\u00e9lula est\u00e1n escritas las recetas de todas las prote\u00ednas que necesita para funcionar. El sistema de DeepMind, bautizado\u00a0AlphaFold, lee esa informaci\u00f3n \u2014una secuencia de amino\u00e1cidos\u2014 y predice la estructura de cada prote\u00edna. Su precisi\u00f3n es similar a la lograda con experimentos en el laboratorio, que requieren much\u00edsimo m\u00e1s tiempo y dinero. Es como adivinar la forma de una tortilla al ver por primera vez una receta con huevos, patatas, cebolla, aceite y sal.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">DeepMind y el\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/www.embl.org\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Laboratorio Europeo de Biolog\u00eda Molecular<\/a>\u00a0han publicado\u00a0m\u00e1s de 350.000 estructuras, incluyendo las de unas 20.000 prote\u00ednas humanas y las de otros 20 organismos, como el rat\u00f3n de laboratorio y la bacteria de la tuberculosis. El cient\u00edfico\u00a0Venki Ramakrishnan, ganador del Nobel de Qu\u00edmica en 2009, afirma que es \u201cun avance asombroso\u201d, de consecuencias impredecibles. \u201cHa ocurrido mucho antes de lo que muchos expertos habr\u00edan predicho. Va a ser emocionante ver las muchas maneras en las que va a cambiar radicalmente la investigaci\u00f3n biol\u00f3gica\u201d, ha se\u00f1alado Ramakrishnan, del\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/www2.mrc-lmb.cam.ac.uk\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Laboratorio de Biolog\u00eda Molecular de Cambridge<\/a>\u00a0(Reino Unido), en un comunicado.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Algunas organizaciones ya est\u00e1n trabajando con la nueva base de datos. La\u00a0Iniciativa\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/dndi.org\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Medicamentos para Enfermedades Olvidadas<\/a>, una entidad sin \u00e1nimo de lucro impulsada por\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/www.msf.es\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">M\u00e9dicos Sin Fronteras<\/a>, utiliza la estructura de las prote\u00ednas para buscar nuevos tratamientos. Pr\u00e1cticamente todas las enfermedades, desde el c\u00e1ncer al alzh\u00e9imer, pasando por la covid, est\u00e1n relacionadas con la forma de alguna prote\u00edna. Otras instituciones, como\u00a0la\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/www.port.ac.uk\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Universidad de Portsmouth<\/a>\u00a0(Reino Unido), est\u00e1n empleando el programa para intentar dise\u00f1ar prote\u00ednas capaces de reciclar pl\u00e1sticos.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Demis Hassabis, director ejecutivo de DeepMind, ha anunciado que su plan es publicar 100 millones de estructuras en los pr\u00f3ximos meses. Eso supondr\u00eda ofrecer gratis la predicci\u00f3n de la forma de pr\u00e1cticamente todas las prote\u00ednas con una secuencia de amino\u00e1cidos conocida. \u201cCreemos que esta es la contribuci\u00f3n m\u00e1s importante hasta ahora de la inteligencia artificial al conocimiento cient\u00edfico\u201d, ha proclamado Hassabis. En su estudio, publicado en la revista\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41586-021-03828-1\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Nature<\/a>, ha participado el espa\u00f1ol\u00a0Bernardino Romera Paredes, un ingeniero inform\u00e1tico de DeepMind nacido en Murcia hace 35 a\u00f1os.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">El sistema AlphaFold no nace de la nada, como ha recalcado\u00a0Edith Heard, directora general del Laboratorio Europeo de Biolog\u00eda Molecular, un organismo con 1.800 trabajadores y sedes en Alemania, Francia, Italia, Reino Unido y, desde 2017, en Espa\u00f1a, en Barcelona. \u201cAlphaFold ha sido entrenado utilizando datos de recursos p\u00fablicos creados por la comunidad cient\u00edfica, as\u00ed que tiene sentido que sus predicciones sean p\u00fablicas\u201d, ha declarado Heard. La investigadora habla de \u201cuna aut\u00e9ntica revoluci\u00f3n para las ciencias de la vida, como lo fue la gen\u00f3mica hace d\u00e9cadas\u201d.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Para determinar la estructura real de una prote\u00edna se necesitan car\u00edsimas infraestructuras, como\u00a0el Laboratorio Europeo de Radiaci\u00f3n Sincrotr\u00f3n, una instalaci\u00f3n circular de casi un kil\u00f3metro de circunferencia en Grenoble (Francia). La radiaci\u00f3n emitida por los electrones que circulan por el anillo, compuesta b\u00e1sicamente por rayos X, permite observar los secretos de la materia. El bi\u00f3logo espa\u00f1ol\u00a0Jos\u00e9 Antonio M\u00e1rquez\u00a0explica que dilucidar la forma de una prote\u00edna con un sincrotr\u00f3n, o con el m\u00e9todo alternativo de\u00a0la criomicroscop\u00eda electr\u00f3nica, puede requerir \u201cmeses o incluso a\u00f1os\u201d. AlphaFold lo consigue en minutos, pero con errores.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">\u201cSe trata de predicciones de ordenador, no de la determinaci\u00f3n experimental de la estructura. Y la precisi\u00f3n es del 58%\u201d, subraya M\u00e1rquez, un investigador valenciano de 52 a\u00f1os que dirige la Plataforma de Cristalograf\u00eda del Laboratorio Europeo de Biolog\u00eda Molecular,\u00a0en Grenoble. Hoy en d\u00eda, si un cient\u00edfico quiere estudiar una prote\u00edna implicada en el c\u00e1ncer, tiene que esperar meses o a\u00f1os para analizar su forma. En las bases de datos solo hay unas 180.000 estructuras. La informaci\u00f3n publicada este jueves duplica esa cifra. Y en unos meses ser\u00e1n millones. \u201cLo normal hoy es no encontrar una prote\u00edna en las bases de datos. Con AlphaFold puedes tener una predicci\u00f3n con un 58% de fiabilidad. Te ahorra una cantidad de tiempo enorme\u201d, opina M\u00e1rquez, que no ha participado en el proyecto. Las imprecisiones del sistema se concentran en unas determinadas regiones de las prote\u00ednas, desestructuradas para adaptarse al ambiente.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">El bi\u00f3logo espa\u00f1ol se\u00f1ala otras limitaciones. El sistema de DeepMind puede predecir la estructura de una mol\u00e9cula aislada, pero las prote\u00ednas suelen interactuar con otras. AlphaFold todav\u00eda no es capaz de pronosticar la forma de estos complejos, pero es un programa dise\u00f1ado\u00a0para que aprenda solo. M\u00e1rquez es optimista: \u201cVa a conseguir acelerar los descubrimientos en pr\u00e1cticamente todas las \u00e1reas de la biolog\u00eda\u201d.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Fuente:\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"color: #000000;\">M. (s. f.-e). La inteligencia artificial revela la forma de los ladrillos b\u00e1sicos de la vida y abre una nueva era en la ciencia | madrimasd. Recuperado 27 de julio de 2021, de http:\/\/www.madrimasd.org\/notiweb\/noticias\/inteligencia-artificial-revela-forma-los-ladrillos-basicos-vida-abre-una-nueva-era-en-ciencia<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La humanidad lleva medio siglo enfrentada a un desaf\u00edo descomunal: averiguar la forma de los ladrillos b\u00e1sicos de la vida, un conocimiento esencial para curar enfermedades hoy letales. 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