{"id":27743,"date":"2022-07-27T08:46:28","date_gmt":"2022-07-27T14:46:28","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=27743"},"modified":"2022-07-27T08:47:07","modified_gmt":"2022-07-27T14:47:07","slug":"la-ia-de-diseno-de-proteinas-abre-la-puerta-a-medicamentos-que-los-humanos-no-podrian-sonar","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/la-ia-de-diseno-de-proteinas-abre-la-puerta-a-medicamentos-que-los-humanos-no-podrian-sonar\/","title":{"rendered":"La IA de dise\u00f1o de prote\u00ednas abre la puerta a medicamentos que los humanos no podr\u00edan so\u00f1ar"},"content":{"rendered":"

Dise\u00f1ar una prote\u00edna es un poco como hacer un gabinete.\u00a0El primer paso es construir la columna vertebral que mantiene unida a la prote\u00edna.\u00a0Pero luego viene la parte dif\u00edcil: averiguar d\u00f3nde instalar las bisagras en el andamio, es decir, encontrar los mejores “puntos de acceso” para colocar puertas, estantes y otros accesorios que, en \u00faltima instancia, hacen que el gabinete sea completamente funcional.<\/span><\/p>\n

En cierto modo, las prote\u00ednas tambi\u00e9n tienen puntos calientes incrustados en sus estructuras.\u00a0Fieles a su nombre, “sitios funcionales”, estos rincones y grietas intrigantes forman muelles intrincados para que otras prote\u00ednas o medicamentos se agarren.\u00a0Los sitios son fundamentales para realizar la mayor\u00eda de nuestros procesos biol\u00f3gicos b\u00e1sicos.\u00a0Tambi\u00e9n son una enorme mina de oro para dise\u00f1ar nuevos tratamientos y medicamentos.<\/span><\/p>\n

\u00bfEl problema?\u00a0Los sitios funcionales son dif\u00edciles de mapear.\u00a0Tradicionalmente, los cient\u00edficos ten\u00edan que mutar \u00e1reas sospechosas en una prote\u00edna una por una, cambiando un amino\u00e1cido por otro, para concretar puntos de uni\u00f3n precisos.\u00a0Como un detective que examina a cientos de sospechosos, de los cuales podr\u00eda haber muchos, es extremadamente tedioso.<\/span><\/p>\n

Un\u00a0nuevo estudio<\/a>\u00a0en\u00a0Science<\/em>\u00a0ech\u00f3 por tierra todo el libro de juegos.\u00a0Dirigido por el Dr. David Baker de la Universidad de Washington, un equipo aprovech\u00f3 la “imaginaci\u00f3n” de una IA para idear una mir\u00edada de sitios funcionales desde cero.\u00a0Es la “creatividad” de una mente de m\u00e1quina en su m\u00e1xima expresi\u00f3n: un algoritmo de aprendizaje profundo que predice el \u00e1rea general del sitio funcional de una prote\u00edna, pero luego esculpe a\u00fan m\u00e1s la estructura.<\/span><\/p>\n

Como prueba de la realidad, el equipo us\u00f3 el nuevo software para generar medicamentos que combaten el c\u00e1ncer y dise\u00f1ar vacunas contra virus comunes, aunque a veces mortales.\u00a0En un caso, la mente digital ide\u00f3 una soluci\u00f3n que, cuando se prob\u00f3 en c\u00e9lulas aisladas, fue una combinaci\u00f3n perfecta para un anticuerpo existente contra un virus com\u00fan.\u00a0En otras palabras, el algoritmo \u201cimagin\u00f3\u201d un punto de acceso de una prote\u00edna viral, haci\u00e9ndolo vulnerable como objetivo para dise\u00f1ar nuevos tratamientos.<\/span><\/p>\n

El algoritmo es la primera incursi\u00f3n del aprendizaje profundo en la construcci\u00f3n de prote\u00ednas en torno a sus funciones, lo que abre una puerta a tratamientos que antes eran inimaginables.\u00a0Pero el software no se limita a los puntos cr\u00edticos de prote\u00ednas naturales.\u00a0\u201cLas prote\u00ednas que encontramos en la naturaleza son mol\u00e9culas asombrosas, pero las prote\u00ednas dise\u00f1adas pueden hacer mucho m\u00e1s\u201d, dijo Baker en un comunicado de prensa.\u00a0El algoritmo est\u00e1 \u201chaciendo cosas que ninguno de nosotros pens\u00f3 que ser\u00eda capaz de hacer\u201d.<\/span><\/p>\n

El punto caliente de la prote\u00edna<\/span><\/h3>\n

El equipo de Baker no es ajeno a la predicci\u00f3n de prote\u00ednas con mentes artificiales.\u00a0Hace unos a\u00f1os, sacudieron el campo de la biolog\u00eda estructural al lanzar Rosetta, un software que puede predecir la estructura 3D de una prote\u00edna bas\u00e1ndose \u00fanicamente en su secuencia de amino\u00e1cidos.\u00a0Adem\u00e1s, mapearon complejos de prote\u00ednas y dise\u00f1aron “destornilladores” de prote\u00ednas desde cero para separar las interacciones de prote\u00ednas no deseadas.\u00a0A fines del a\u00f1o pasado, lanzaron una\u00a0red de aprendizaje profundo<\/a>\u00a0denominada trRosetta, un “arquitecto” de IA que generaliza c\u00f3mo las cadenas de amino\u00e1cidos se organizan en estructuras intrincadas a nanoescala.<\/span><\/p>\n

Retrocedamos.<\/span><\/p>\n

Es f\u00e1cil imaginar las prote\u00ednas como el ala de pollo carnosa y nervuda que estoy mordiendo mientras escribo esta oraci\u00f3n.\u00a0Pero a nivel molecular, son mucho m\u00e1s elegantes.\u00a0Imagine varios bloques de Lego (amino\u00e1cidos) unidos por una cuerda.\u00a0Ahora g\u00edrelo, girando la cadena hasta que algunos bloques encajen entre s\u00ed.\u00a0Esto forma una estructura delicada que a menudo parece una h\u00e9lice o s\u00e1banas arrugadas.\u00a0En algunas prote\u00ednas, estos componentes b\u00e1sicos se ensamblan a\u00fan m\u00e1s en complejos, por ejemplo, creando un canal que atraviesa la membrana protectora de una c\u00e9lula como una autopista interestatal patrullada.<\/span><\/p>\n

Las prote\u00ednas impulsan todos los procesos biol\u00f3gicos, a menudo a trav\u00e9s de una cascada de interacciones con otras prote\u00ednas o f\u00e1rmacos que, dependiendo de la pareja, pueden desencadenar consecuencias completamente diferentes: \u00bfuna c\u00e9lula debe vivir o morir?\u00a0\u00bfAtacar a un invasor potencial o retirarse?\u00a0En otras palabras, las prote\u00ednas son los componentes b\u00e1sicos de la vida, y analizar su estructura es la forma en que podemos piratear la vida.<\/span><\/p>\n

Aqu\u00ed est\u00e1 la cosa: no todas las partes de una prote\u00edna son iguales.\u00a0Si una prote\u00edna es un cuerpo humano, los sitios funcionales son sus “manos”, donde se agarra a otra prote\u00edna o f\u00e1rmaco, provoca reacciones enzim\u00e1ticas o lucha contra los pat\u00f3genos invasores.\u00a0Incrustados directamente en la estructura de la prote\u00edna, estos sitios son dif\u00edciles de precisar y a\u00fan m\u00e1s dif\u00edciles de recrear.<\/span><\/p>\n

El nuevo estudio abord\u00f3 el problema con una versi\u00f3n de Rosetta: con algunos conocimientos previos, \u00bfes posible que una computadora sue\u00f1e con una cadena de amino\u00e1cidos que naturalmente se pliegan en un sitio funcional?<\/span><\/p>\n

El so\u00f1ador y el realista<\/span><\/h3>\n

El problema puede parecer ex\u00f3tico, pero hay un ejemplo anterior, en un campo diferente.\u00a0Usando una red neuronal, OpenAI cre\u00f3 una amplia gama de im\u00e1genes solo a partir de subt\u00edtulos de texto.\u00a0El algoritmo DALL\u00b7E,\u00a0derivado del generador de texto con IA de rockstar\u00a0GPT-3 , gener\u00f3 im\u00e1genes fant\u00e1sticas pero de aspecto realista basadas en indicaciones de texto simples mediante la detecci\u00f3n de patrones a partir de su entrenamiento.\u00a0<\/a>\u201cToma los rincones m\u00e1s profundos y oscuros de su imaginaci\u00f3n y los convierte en algo inquietantemente pertinente\u201d,\u00a0dijo<\/a>\u00a0el Dr. Hany Farid de UC Berkeley despu\u00e9s del lanzamiento inicial de la herramienta.<\/span><\/p>\n

La construcci\u00f3n de un sitio funcional de prote\u00edna es similar.\u00a0Aqu\u00ed, los amino\u00e1cidos son las letras y el sitio funcional de la prote\u00edna es la imagen.\u00a0\u201cLa idea es la misma: las redes neuronales se pueden entrenar para ver patrones en los datos.\u00a0Una vez entrenado, puede darle un aviso y ver si puede generar una soluci\u00f3n elegante\u201d, dijo el Dr. Joseph Watson, autor principal del nuevo trabajo.\u00a0Excepto que en lugar de escribir una novela, el algoritmo podr\u00eda ayudar a reescribir la vida.<\/span><\/p>\n

El equipo comenz\u00f3 con una creaci\u00f3n anterior, trRosetta.\u00a0Es una red neuronal dise\u00f1ada originalmente para idear nuevas prote\u00ednas basadas en secuencias de amino\u00e1cidos y poder predecir su estructura, algunas tan ajenas a las naturales que el equipo denomin\u00f3 “alucinaci\u00f3n” al funcionamiento interno del aprendizaje profundo.\u00a0El algoritmo parec\u00eda perfecto: pod\u00eda predecir tanto la secuencia de amino\u00e1cidos de una prote\u00edna como su estructura.<\/span><\/p>\n

\u00bfEl hipo?\u00a0Realmente no funcion\u00f3.\u00a0Por el contrario,\u00a0el OG<\/a>\u00a0de predicci\u00f3n de estructura de prote\u00ednas,\u00a0RoseTTAFold<\/a>\u00a0, se desempe\u00f1\u00f3 como un campe\u00f3n.\u00a0El poder del algoritmo proviene de su dise\u00f1o: modelar cada amino\u00e1cido a nanoescala, proporcionando coordenadas a cada \u00e1tomo.\u00a0Al igual que fijar un sitio geogr\u00e1fico usando Google Maps, esto proporciona un nivel de verdad b\u00e1sica para una estructura en la que una IA puede modificar m\u00e1s, una especie de “alucinaci\u00f3n restringida”.<\/span><\/p>\n

\u00bfTraducci\u00f3n?\u00a0RoseTTAFold puede predecir una estructura funcional, espec\u00edfica para el problema en cuesti\u00f3n, y generar un boceto aproximado como dise\u00f1o final.<\/span><\/p>\n

Luego vino otro ingenioso truco, denominado “repintar”.\u00a0Aqu\u00ed, el equipo ocult\u00f3 partes de la secuencia o estructura de la prote\u00edna.\u00a0El software tuvo que aprender a descifrar la informaci\u00f3n de lo que es esencialmente una intercepci\u00f3n de radio ruidosa, donde solo puedes escuchar las primeras palabras pero tratas de entender su significado completando los espacios en blanco.\u00a0RoseTTAFold abord\u00f3 el “problema de recuperaci\u00f3n de informaci\u00f3n faltante” con entusiasmo, completando autom\u00e1ticamente tanto las secuencias de amino\u00e1cidos como las estructuras para construir una regi\u00f3n funcional dada con alta fidelidad.<\/span><\/p>\n

RoseTTAFold puede abordar los problemas de construir secuencias de amino\u00e1cidos y generar una columna vertebral para el sitio al mismo tiempo.\u00a0Es como poner palabras en un papel: el escritor se asegura de que cada letra est\u00e9 en el lugar correcto, mientras verifica que la gram\u00e1tica y el significado tengan sentido.<\/span><\/p>\n

Cuestionando la naturaleza de la realidad<\/span><\/h3>\n

Al poner a prueba su nueva creaci\u00f3n, el equipo gener\u00f3 varios dise\u00f1os de medicamentos y vacunas que podr\u00edan combatir los virus y el c\u00e1ncer o ayudar con problemas de salud bajos en hierro.<\/span><\/p>\n

Para el autor principal, el Dr. Jue Wang, el algoritmo se volvi\u00f3 inesperadamente pertinente.\u00a0Mientras trabajaba en el proyecto, su hijo de dos a\u00f1os fue hospitalizado en la unidad de emergencia debido a una infecci\u00f3n pulmonar por RSV (Respiratory Syncytial Virus), un virus que normalmente presenta s\u00edntomas similares a los del resfriado, pero que puede ser mortal en los j\u00f3venes y los ni\u00f1os. anciano.<\/span><\/p>\n

En ese momento, Wang estaba usando el algoritmo para dise\u00f1ar nuevos tratamientos, que inclu\u00edan sitios potenciales en RSV para probar m\u00e1s vacunas y medicamentos.\u00a0Es una estructura relativamente bien trazada.\u00a0El software alucin\u00f3 dise\u00f1os que recapitulaban dos sitios para que las vacunas se unieran potencialmente.\u00a0Las pruebas que utilizan prote\u00ednas alucinadas, reconstruidas en bacterias, se aferraron r\u00e1pidamente a los anticuerpos existentes, una se\u00f1al de que son funcionales y que el enfoque de aprendizaje profundo funciona.<\/span><\/p>\n

El incidente \u201cme hizo darme cuenta de que incluso los problemas de ‘prueba’ en los que est\u00e1bamos trabajando eran bastante significativos\u201d, dijo Wang.<\/span><\/p>\n

En varias pruebas adicionales, el equipo dise\u00f1\u00f3 sitios funcionales para una enzima, prote\u00ednas de uni\u00f3n a prote\u00ednas y prote\u00ednas que se adhieren a los iones met\u00e1licos, b\u00e1sicamente, c\u00f3mo se absorbe el hierro y otros metales importantes.<\/span><\/p>\n

Aunque poderoso, hay espacio para el crecimiento.\u00a0El m\u00e9todo abre la puerta a la desmitificaci\u00f3n de las prote\u00ednas naturales, pero tambi\u00e9n al dise\u00f1o potencial de otras nuevas para la biolog\u00eda sint\u00e9tica.\u00a0\u201cEstos son nuevos enfoques muy poderosos, pero todav\u00eda hay mucho margen de mejora\u201d, dijo Baker.<\/span><\/p>\n

En conjunto, es otra victoria para el aprendizaje profundo y una muestra fascinante de c\u00f3mo la IA y la biolog\u00eda pueden crear sinergias.\u00a0\u201cEl aprendizaje profundo transform\u00f3 la predicci\u00f3n de la estructura de prote\u00ednas en los \u00faltimos dos a\u00f1os, ahora estamos en medio de una transformaci\u00f3n similar del dise\u00f1o de prote\u00ednas\u201d, dijo Baker.<\/span><\/p>\n

Cr\u00e9dito de la imagen: Ian C. Haydon\/\u00a0Instituto UW para el Dise\u00f1o de Prote\u00ednas<\/a>\u00a0.\u00a0El nuevo software de inteligencia artificial entrenado en estructuras de prote\u00ednas puede generar prote\u00ednas funcionales, incluidas estas vacunas candidatas para el virus respiratorio RSV, en segundos.<\/em><\/span><\/p>\n

Fan, S. (2022j, julio 26). Protein-Designing AI Opens Door to Medicines Humans Couldn\u2019t Dream Up<\/i>. Singularity Hub. Recuperado 27 de julio de 2022, de https:\/\/singularityhub.com\/2022\/07\/26\/protein-designing-ai-opens-door-to-medicines-humans-couldnt-dream-up\/<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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