{"id":23751,"date":"2021-07-28T09:16:26","date_gmt":"2021-07-28T15:16:26","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=23751"},"modified":"2021-07-28T09:19:49","modified_gmt":"2021-07-28T15:19:49","slug":"la-ia-de-deepmind-finalmente-ha-demostrado-lo-util-que-puede-ser","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/la-ia-de-deepmind-finalmente-ha-demostrado-lo-util-que-puede-ser\/","title":{"rendered":"La IA de DeepMind finalmente ha demostrado lo \u00fatil que puede ser"},"content":{"rendered":"
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Marcelo Sousa, bioqu\u00edmico de la Universidad de Colorado Boulder, hab\u00eda pasado diez a\u00f1os tratando de resolver un complicado rompecabezas. <\/span><\/span><\/span>Sousa y su equipo han recopilado una gran cantidad de datos experimentales sobre una \u00fanica prote\u00edna bacteriana relacionada con la resistencia a los antibi\u00f3ticos. <\/span><\/span><\/span>Desarrollar su estructura, esperaban, ayudar\u00eda a encontrar inhibidores que puedan detener la construcci\u00f3n de esa resistencia. <\/span><\/span><\/span>Pero, a\u00f1o tras a\u00f1o, el enigma segu\u00eda sin resolverse. <\/span><\/span><\/span>Luego vino AlphaFold. <\/span><\/span><\/span>En 15 minutos, el sistema de aprendizaje autom\u00e1tico de DeepMind hab\u00eda resuelto la estructura.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Es el tipo de resultado que pronto podr\u00eda repetirse en laboratorios de todo el mundo. <\/span><\/span><\/span>En un art\u00edculo publicado en la revista\u00a0 <\/span><\/span><\/span><\/span>Nature<\/span><\/span><\/span><\/span><\/em> \u00a0, DeepMind ha publicado m\u00e1s de 350.000 estructuras proteicas previstas. <\/span><\/span><\/span>Incluido en eso est\u00e1 casi la totalidad del proteoma humano, las prote\u00ednas que componen el cuerpo humano. <\/span><\/span><\/span>Dentro de estas estructuras pronosticadas, podr\u00edan haber conocimientos clave sobre enfermedades como el c\u00e1ncer y el Alzheimer, la posibilidad de nuevos medicamentos e incluso mejores formas de reciclar pl\u00e1stico.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Para poner ese n\u00famero en contexto, la base de datos de Universal Protein, una colecci\u00f3n de todas las prote\u00ednas que la ciencia ha descubierto hasta ahora, contiene m\u00e1s de 180 millones de secuencias de prote\u00ednas. <\/span><\/span><\/span>Estas secuencias de prote\u00ednas nos dicen c\u00f3mo se ordenan los amino\u00e1cidos en una prote\u00edna, pero eso es solo el comienzo del rompecabezas. <\/span><\/span><\/span>Para comprender realmente c\u00f3mo funcionan las prote\u00ednas en el cuerpo, necesitamos saber c\u00f3mo esa secuencia determina la estructura 3D de la prote\u00edna, y esa es una tarea mucho m\u00e1s dif\u00edcil que simplemente conocer el orden correcto de los amino\u00e1cidos.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

De esos 180 millones de secuencias de prote\u00ednas, los cient\u00edficos hasta ahora han calculado la estructura de solo 180.000 prote\u00ednas. <\/span><\/span><\/span>La nueva base de datos de DeepMind proporciona predicciones para m\u00e1s del doble del n\u00famero de estructuras proteicas conocidas hasta la fecha. <\/span><\/span><\/span>Ahora los bi\u00f3logos podr\u00e1n trabajar para comprender c\u00f3mo interact\u00faan y funcionan las prote\u00ednas, y m\u00e1s all\u00e1 de eso, dise\u00f1ar nuevas prote\u00ednas, permitir un descubrimiento de f\u00e1rmacos m\u00e1s r\u00e1pido, descifrar las variaciones de genes que causan enfermedades y m\u00e1s. <\/span><\/span><\/span>\u201cHay mucho m\u00e1s en las prote\u00ednas que la estructura, por lo que debemos unirlo\u201d, dice Janet Thornton, directora em\u00e9rita del Instituto Europeo de Bioinform\u00e1tica de EMBL. <\/span><\/span><\/span>“Es un componente de esa comprensi\u00f3n m\u00e1s amplia de c\u00f3mo funciona la vida”.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

En los pr\u00f3ximos meses, el equipo de AlphaFold planea liberar 100 millones de estructuras de prote\u00ednas. <\/span><\/span><\/span>“Pasaremos de que las estructuras de prote\u00ednas sean un recurso muy valioso a que [ellas] caigan en cada esquina”, dice John Jumper, investigador principal de AlphaFold.\u00a0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

AlphaFold resolvi\u00f3 el problema del plegamiento de prote\u00ednas en diciembre de 2020, cuando el equipo de DeepMind gan\u00f3 en CASP, la Evaluaci\u00f3n cr\u00edtica de la predicci\u00f3n de la estructura de prote\u00ednas. <\/span><\/span><\/span>En ese momento, la compa\u00f1\u00eda prometi\u00f3 que har\u00eda que los datos y el c\u00f3digo estuvieran disponibles abiertamente. <\/span><\/span><\/span>Menos de ocho meses despu\u00e9s, en julio de 2021, DeepMind public\u00f3 el c\u00f3digo y la metodolog\u00eda completos de AlphaFold 2 en\u00a0 <\/span><\/span><\/span><\/span>Nature<\/span><\/span><\/span><\/span><\/em><\/a> \u00a0, y ahora ha anunciado que todo ser\u00e1 de uso gratuito a trav\u00e9s de una asociaci\u00f3n con el Laboratorio Europeo de Biolog\u00eda Molecular (EMBL) para compartir este recurso masivo, que se llamar\u00e1 AlphaFold Protein Structure Database.<\/span><\/span><\/span>“Creemos que esto representa la contribuci\u00f3n m\u00e1s significativa que ha hecho la IA para mejorar el estado del conocimiento cient\u00edfico hasta la fecha”, dijo el director ejecutivo y cofundador de DeepMind, Demis Hassabis, en una conferencia de prensa.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Todos los seres vivos en la Tierra est\u00e1n hechos de prote\u00ednas: simples cadenas de amino\u00e1cidos que se pliegan desde una cadena lineal en formas complejas y compactas en 3D. <\/span><\/span><\/span>Una prote\u00edna puede plegarse en un n\u00famero casi infinito de formas antes de alcanzar su estructura final. <\/span><\/span><\/span>En 1972, durante su discurso de aceptaci\u00f3n del premio Nobel, Christian Anfinsen propuso que la estructura de la prote\u00edna deber\u00eda estar determinada por su secuencia de amino\u00e1cidos. <\/span><\/span><\/span>Pero demuestre que era un juego de pelota completamente diferente, y el problema del plegamiento de prote\u00ednas ha sido un dolor de cabeza que ha atormentado y desconcertado a los cient\u00edficos durante 50 a\u00f1os.\u00a0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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Tradicionalmente, la investigaci\u00f3n se ha basado en m\u00e9todos costosos y que requieren mucho tiempo para elaborar estructuras, como la cristalograf\u00eda de rayos X y la microscop\u00eda electr\u00f3nica. <\/span><\/span><\/span>Un bi\u00f3logo puede tardar desde unos meses hasta un a\u00f1o en resolver el rompecabezas; <\/span><\/span><\/span>algunos han invertido todo su doctorado en intentar resolver uno solo. <\/span><\/span><\/span>\u201cIncluso entonces, el \u00e9xito no est\u00e1 garantizado: algunas prote\u00ednas son notoriamente dif\u00edciles de encontrar en estructuras\u201d, dice Pushmeet Kohli, director de inteligencia artificial para la ciencia en DeepMind. <\/span><\/span><\/span>Con esta nueva base de datos, para una gran cantidad de prote\u00ednas, cualquier investigador podr\u00e1 obtener su estructura en cuesti\u00f3n de minutos.\u00a0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

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En su \u00faltimo art\u00edculo, el equipo de DeepMind ha mostrado AlphaFold en acci\u00f3n, aplic\u00e1ndolo para predecir la estructura del 98,5 por ciento de las prote\u00ednas humanas. <\/span>El equipo tambi\u00e9n ha incluido las estructuras de los proteomas de 20 organismos modelo clave importantes para la investigaci\u00f3n biol\u00f3gica, como la mosca de la fruta y E. coli.\u00a0<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Para guiar a los investigadores que desean utilizar las predicciones de la estructura de las prote\u00ednas en su propio trabajo, el equipo ha proporcionado medidas de confianza, etiquetando qu\u00e9 predicciones han considerado m\u00e1s fiables. <\/span>La poca confianza en una estructura deja a los investigadores a tientas en la oscuridad. <\/span>Pero proporcionar m\u00e9tricas de confianza significa que los cient\u00edficos sabr\u00e1n en buscadores confiar y qu\u00e9 estructuras predichas deben verificar dos veces utilizando otros m\u00e9todos. <\/span>Alphafold logr\u00f3 predecir m\u00e1s de un tercio de los residuos, los amino\u00e1cidos que componen una prote\u00edna, en el proteoma humano con una confianza muy alta, y casi el 60 por ciento caen en el siguiente grupo de confianza m\u00e1s alto. <\/span>Al juntar los dos corchetes, <\/span>el sistema puede predecir la forma de la prote\u00edna con una precisi\u00f3n casi experimental en aproximadamente dos tercios del tiempo. <\/span>Antes, a pesar de a\u00f1os de investigaci\u00f3n,\u00a0<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Hay ciertas regiones de prote\u00ednas en las que AlphaFold solo podr\u00eda proporcionar una predicci\u00f3n de baja confianza, pero el equipo a\u00fan cree que este es un hallazgo importante, en lugar de un fallo de la tecnolog\u00eda. <\/span>Cuando Jumper y sus colegas empezaron a ver este resultado, entraron en p\u00e1nico, dice Jumper. <\/span>Pero cuando miraron m\u00e1s de cerca, se dieron cuenta de que estas estructuras eran de hecho prote\u00ednas que se sab\u00eda que estaban intr\u00ednsecamente desordenadas. <\/span>\u201cNo tiene una estructura fija y por eso no obtienes respuesta. <\/span>Y eso es valioso para los experimentadores \u201d, dice Jumper.\u00a0<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Como fue el caso de Sousa, DeepMind ha estado alquilando su base de datos a otros investigadores durante alg\u00fan tiempo. <\/span>John McGeehan, profesor de biolog\u00eda estructural en la Universidad de Portsmouth, que est\u00e1 buscando enzimas que puedan biodegradar pl\u00e1sticos de un solo uso, us\u00f3 AlphaFold para probar las estructuras cristalinas de su equipo contra las estructuras predichas que devolvi\u00f3 AlphaFold. <\/span>Descubri\u00f3 que no solo eran id\u00e9nticos, sino que tambi\u00e9n conten\u00edan incluso m\u00e1s informaci\u00f3n de la que las estructuras cristalinas pod\u00edan proporcionar.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

AlphaFold no reemplazar\u00e1 por completo el uso de m\u00e9todos experimentales para determinar estructuras, sino que los dos se complementar\u00e1n entre s\u00ed. <\/span>Por un lado, las \u00e1reas donde la predicci\u00f3n no es tan segura requieren otros medios para resolver la estructura de una prote\u00edna. <\/span>\u201cNo creo que estemos en el punto en el que podamos tomar las predicciones al pie de la letra y asumir que son correctas\u201d, dice Sousa.\u00a0<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Es posible que el \u00e9xito de AlphaFold en este art\u00edculo no suponga un gran impacto para muchos cient\u00edficos; <\/span>m\u00e1s bien, m\u00e1s como una confirmaci\u00f3n de las capacidades y sospechadas de dicha tecnolog\u00eda, dice Andrei Lupas, director del Instituto Max Planck de Biolog\u00eda del Desarrollo y evaluador de CASP. <\/span>Los sistemas similares los siguen de cerca. <\/span>Acad\u00e9micos de la Universidad de Washington ya han\u00a0 <\/span><\/span>dise\u00f1ado<\/span><\/span><\/a> \u00a0una herramienta de predicci\u00f3n de prote\u00ednas similar a AlphaFold 2, llamada RoseTTaFold. <\/span>\u201cYo dir\u00eda que para finales de este a\u00f1o, tendremos disponibles varios predictores de estructura de prote\u00ednas de alto rendimiento\u201d, dice Lupas.\u00a0<\/span><\/span><\/span><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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Tambi\u00e9n puede haber cierto escepticismo entre la comunidad de biolog\u00eda estructural. <\/span>Despu\u00e9s de todo, las estructuras predichas son predicciones y los niveles de confianza pueden variar. <\/span>“Para los bi\u00f3logos estructurales, no creo que nunca se queden sin trabajo, porque querr\u00e1n verificar que estas estructuras sean correctas”, dice Andrew Martin, profesor de bioinform\u00e1tica y biolog\u00eda computacional en el University College de Londres y ex Participante y evaluador del CASP. <\/span>“Claramente es un gran avance con respecto a todo lo que existe en este momento, pero no obstante, no es necesariamente la respuesta final”.\u00a0<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

B\u00e1sicamente, las noticias muestran que esto es algo que la IA puede hacer mejor. <\/span><\/span><\/span>“Somos una tonter\u00eda al predecir las estructuras de las prote\u00ednas”, dice Jumper. <\/span><\/span><\/span>Combinar el aprendizaje autom\u00e1tico y la biolog\u00eda no solo significa hacer algo mejor, significa hacer algo que los humanos no pueden hacer en absoluto.\u00a0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Fuente:\u00a0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Browne, G. (22 de julio de 2021). <\/span><\/span><\/span>La IA de DeepMind finalmente ha demostrado lo \u00fatil que puede ser. <\/span><\/span><\/span>Recuperado 28 de julio de 2021, de https:\/\/www.wired.co.uk\/article\/deepmind-protein-folding-database<\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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