{"id":28354,"date":"2023-01-09T12:15:36","date_gmt":"2023-01-09T18:15:36","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=28354"},"modified":"2023-01-09T12:15:36","modified_gmt":"2023-01-09T18:15:36","slug":"gracias-a-dall-e-la-carrera-para-fabricar-medicamentos-con-proteinas-artificiales-ha-comenzado","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/gracias-a-dall-e-la-carrera-para-fabricar-medicamentos-con-proteinas-artificiales-ha-comenzado\/","title":{"rendered":"Gracias a DALL-E, la carrera para fabricar medicamentos con prote\u00ednas artificiales ha comenzado"},"content":{"rendered":"

\u00bfRecuerdas cuando predecir formas de prote\u00ednas usando IA fue el gran avance del a\u00f1o?<\/span><\/p>\n

Esas son noticias viejas.\u00a0Habiendo\u00a0resuelto casi todas las estructuras de prote\u00ednas<\/a>\u00a0conocidas en biolog\u00eda, la IA ahora se enfrenta a un nuevo desaf\u00edo: dise\u00f1ar prote\u00ednas desde cero.<\/span><\/p>\n

Lejos de ser una actividad acad\u00e9mica, el esfuerzo es un potencial cambio de juego para el descubrimiento de f\u00e1rmacos.\u00a0Tener la capacidad de elaborar medicamentos proteicos para cualquier objetivo dentro del cuerpo, como los que desencadenan el crecimiento y la propagaci\u00f3n del c\u00e1ncer, podr\u00eda lanzar un nuevo universo de medicamentos para hacer frente a nuestros peores enemigos m\u00e9dicos.<\/span><\/p>\n

No es de extra\u00f1ar que m\u00faltiples potencias de IA est\u00e9n respondiendo al desaf\u00edo.\u00a0Lo sorprendente es que convergieron en un enfoque similar.\u00a0Este a\u00f1o, DeepMind, Meta y el equipo del Dr. David Baker en la Universidad de Washington se inspiraron en una fuente poco probable: DALL-E y GPT-3.<\/span><\/p>\n

Estos algoritmos generativos han conquistado el mundo.\u00a0Cuando se les dan algunas indicaciones simples en ingl\u00e9s cotidiano, los programas pueden producir im\u00e1genes alucinantes, p\u00e1rrafos de escritura creativa o escenas de pel\u00edculas, e incluso remezclar los \u00faltimos dise\u00f1os de moda.\u00a0La misma tecnolog\u00eda subyacente\u00a0recientemente intent\u00f3<\/a>\u00a0escribir c\u00f3digo de computadora, superando a casi la mitad de los competidores humanos en una tarea de programaci\u00f3n altamente desafiante.<\/span><\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 tiene que ver todo eso con las prote\u00ednas?<\/span><\/p>\n

Aqu\u00ed est\u00e1 la cuesti\u00f3n: las prote\u00ednas son esencialmente cadenas de “letras” moldeadas en estructuras secundarias (piense en oraciones) y luego en “p\u00e1rrafos” en 3D.\u00a0Si la IA puede generar im\u00e1genes magn\u00edficas y una escritura limpia, \u00bfpor qu\u00e9 no cooptar la tecnolog\u00eda para reescribir el c\u00f3digo de la vida?<\/span><\/p>\n

Aqu\u00ed vienen los campeones<\/span><\/h2>\n

La prote\u00edna es la clave para la vida.\u00a0Construye nuestros cuerpos.\u00a0Dirige nuestro metabolismo.\u00a0Es la base de funciones cerebrales intrincadas.\u00a0Tambi\u00e9n es la base de una gran cantidad de nuevos medicamentos que podr\u00edan tratar algunos de nuestros problemas de salud m\u00e1s insuperables hasta la fecha y crear nuevas fuentes de biocombustibles,\u00a0carnes cultivadas en laboratorio<\/a>\u00a0o incluso formas de vida completamente nuevas a trav\u00e9s de la biolog\u00eda sint\u00e9tica.<\/span><\/p>\n

Mientras que “prote\u00edna” a menudo evoca im\u00e1genes de pechugas de pollo, estas mol\u00e9culas son m\u00e1s similares a un intrincado rompecabezas de Lego.\u00a0La construcci\u00f3n de una prote\u00edna comienza con una cadena de amino\u00e1cidos (piense en una mir\u00edada de luces navide\u00f1as en una cadena) que luego se pliegan en estructuras 3D (como arrugarlas para almacenarlas).<\/span><\/p>\n

DeepMind y Baker causaron sensaci\u00f3n cuando desarrollaron algoritmos para predecir la estructura de cualquier prote\u00edna en funci\u00f3n de su secuencia de amino\u00e1cidos.\u00a0No fue un esfuerzo sencillo;\u00a0las predicciones fueron mapeadas a nivel at\u00f3mico.<\/span><\/p>\n

El dise\u00f1o de nuevas prote\u00ednas eleva la complejidad a otro nivel.\u00a0Este a\u00f1o, el laboratorio de Baker lo intent\u00f3, con un esfuerzo que\u00a0utiliz\u00f3 buenas t\u00e9cnicas de detecci\u00f3n<\/a>\u00a0antiguas y otro que se bas\u00f3 en\u00a0alucinaciones de aprendizaje profundo<\/a>\u00a0.\u00a0Ambos algoritmos son extremadamente poderosos para desmitificar las prote\u00ednas naturales y generar otras nuevas, pero fueron dif\u00edciles de ampliar.<\/span><\/p>\n

Pero espera.\u00a0Dise\u00f1ar una prote\u00edna es un poco como escribir un ensayo.\u00a0Si GPT-3 y ChatGPT pueden escribir di\u00e1logos sofisticados utilizando un lenguaje natural, la misma tecnolog\u00eda podr\u00eda, en teor\u00eda, tambi\u00e9n reajustar el lenguaje de las prote\u00ednas (amino\u00e1cidos) para formar prote\u00ednas funcionales completamente desconocidas para la naturaleza.<\/span><\/p>\n

La creatividad de la IA se encuentra con la biolog\u00eda<\/span><\/h2>\n

Una de las primeras se\u00f1ales de que el truco podr\u00eda funcionar provino de Meta.<\/span><\/p>\n

En un art\u00edculo de preimpresi\u00f3n<\/a>\u00a0reciente\u00a0, aprovecharon la arquitectura de IA subyacente a DALL-E y ChatGPT, un tipo de aprendizaje autom\u00e1tico llamado modelos de lenguaje grande (LLM), para predecir la estructura de la prote\u00edna.\u00a0En lugar de alimentar a los modelos con cantidades exuberantes de texto o im\u00e1genes, el equipo los entren\u00f3 en secuencias de amino\u00e1cidos de prote\u00ednas conocidas.\u00a0Usando el modelo, la IA de Meta predijo\u00a0m\u00e1s de 600 millones<\/a>\u00a0de estructuras de prote\u00ednas leyendo solo sus “letras” de amino\u00e1cidos, incluidas las esot\u00e9ricas de microorganismos en el suelo, el agua del oc\u00e9ano y nuestros cuerpos de los que sabemos poco.<\/span><\/p>\n

M\u00e1s impresionante a\u00fan, la IA, llamada ESMFold, finalmente aprendi\u00f3 a “autocompletar” secuencias de prote\u00ednas incluso cuando algunas letras de amino\u00e1cidos estaban ocultas.\u00a0Aunque no es tan preciso como AlphaFold de DeepMind, funciona aproximadamente 60 veces m\u00e1s r\u00e1pido, lo que facilita la ampliaci\u00f3n a bases de datos m\u00e1s grandes.<\/span><\/p>\n

El laboratorio de Baker llev\u00f3 la funci\u00f3n de “autocompletar” de prote\u00ednas a un nuevo nivel en\u00a0una preimpresi\u00f3n<\/a>\u00a0publicada a principios de este mes.\u00a0Si la IA ya puede llenar los espacios en blanco cuando se trata de predecir estructuras de prote\u00ednas, un principio similar tambi\u00e9n podr\u00eda generar prote\u00ednas a partir de un aviso, en este caso, su funci\u00f3n biol\u00f3gica potencial.<\/span><\/p>\n

La clave se redujo a\u00a0los modelos de difusi\u00f3n<\/a>\u00a0, un tipo de algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico que impulsa DALL-E.\u00a0En pocas palabras, estas redes neuronales son especialmente buenas para agregar y luego eliminar el ruido de cualquier dato, ya sean im\u00e1genes, textos o secuencias de prote\u00ednas.\u00a0Durante el entrenamiento, primero destruyen los datos de entrenamiento agregando ruido.\u00a0Luego, el modelo aprende a recuperar los datos originales invirtiendo el proceso a trav\u00e9s de un paso llamado eliminaci\u00f3n de ruido.\u00a0Es un poco como desmantelar una computadora port\u00e1til u otro dispositivo electr\u00f3nico y volver a armarlo para ver c\u00f3mo funcionan los diferentes componentes.<\/span><\/p>\n

Debido a que los modelos de difusi\u00f3n generalmente comienzan con datos codificados (por ejemplo, todos los p\u00edxeles de una imagen se reorganizan en ruido) y eventualmente aprenden a reconstruir la imagen original, es especialmente efectivo para generar nuevas im\u00e1genes, o prote\u00ednas, a partir de muestras aparentemente aleatorias.<\/span><\/p>\n

El laboratorio de Baker aprovech\u00f3 el enfoque con un poco de ajuste de su\u00a0red de predicci\u00f3n de estructura\u00a0RoseTTAFold caracter\u00edstica.\u00a0<\/a>Anteriormente, una versi\u00f3n del software generaba andamios de prote\u00ednas, la columna vertebral de una prote\u00edna, en un solo paso.\u00a0Pero las prote\u00ednas no son manchas uniformes: cada una tiene m\u00faltiples puntos de acceso que les permiten etiquetarse f\u00edsicamente entre s\u00ed, lo que desencadena varios procesos biol\u00f3gicos.\u00a0Cuando RoseTTAFold enfrent\u00f3 problemas dif\u00edciles, como el dise\u00f1o de puntos cr\u00edticos de prote\u00ednas con un conocimiento m\u00ednimo, tuvo problemas.<\/span><\/p>\n

La soluci\u00f3n del equipo fue integrar RoseTTAFold con un modelo de difusi\u00f3n, y el primero ayud\u00f3 con el paso de eliminaci\u00f3n de ruido.\u00a0El algoritmo resultante, RoseTTAFold Diffusion (RF Diffusion), es un hijo de amor entre la predicci\u00f3n de la estructura de prote\u00ednas y la generaci\u00f3n creativa.\u00a0La IA dise\u00f1\u00f3 una amplia gama de prote\u00ednas elaboradas con poca semejanza con cualquier estructura de prote\u00edna conocida, restringida por l\u00edmites predefinidos pero biol\u00f3gicamente relevantes.<\/span><\/p>\n

Dise\u00f1ar prote\u00ednas es solo el primer paso.\u00a0El siguiente es traducir estos dise\u00f1os digitales en prote\u00ednas reales y ver c\u00f3mo funcionan en las c\u00e9lulas.\u00a0En una prueba, el equipo tom\u00f3 44 candidatos con potencial antibacteriano y antiviral e hizo las prote\u00ednas dentro de la confiable\u00a0bacteria\u00a0E. Coli .\u00a0<\/em>M\u00e1s del 80 por ciento de las prote\u00ednas de dise\u00f1o de IA se doblaron en su forma final prevista.\u00a0Esta es toda una haza\u00f1a, ya que varias subunidades tuvieron que unirse en n\u00fameros y orientaciones espec\u00edficas.<\/span><\/p>\n

Las prote\u00ednas tambi\u00e9n se aferraron a sus objetivos previstos.\u00a0Un ejemplo ten\u00eda una estructura de prote\u00edna que se un\u00eda al SARS-CoV-2, el virus que causa el covid-19.\u00a0El dise\u00f1o de IA se centr\u00f3 espec\u00edficamente en la prote\u00edna de punta del virus, el objetivo de las vacunas contra el covid-19.<\/span><\/p>\n

En otro ejemplo, la IA dise\u00f1\u00f3 una prote\u00edna que se une a una hormona para regular los niveles de calcio en la sangre.\u00a0El candidato resultante se aferr\u00f3 f\u00e1cilmente al objetivo, tanto que solo necesit\u00f3 una peque\u00f1a cantidad.\u00a0En declaraciones a\u00a0MIT Technology Review<\/em>\u00a0, Baker dijo que la IA parec\u00eda sacar soluciones de f\u00e1rmacos proteicos \u201c\u00a0de la nada\u201d.\u00a0<\/a>\u201d<\/span><\/p>\n

\u201cEstos trabajos revelan cu\u00e1n poderosos pueden ser los modelos de difusi\u00f3n para el dise\u00f1o de prote\u00ednas\u201d,\u00a0dijo<\/a>\u00a0el autor del estudio, el Dr. Joseph Watson.<\/span><\/p>\n

\u00bfSue\u00f1an las IA con ovejas moleculares?<\/span><\/h2>\n

El laboratorio de Baker no es el \u00fanico que busca medicamentos proteicos basados \u200b\u200ben IA.<\/span><\/p>\n

Generate Biomedicines<\/a>\u00a0, una startup con sede en Massachusetts, tambi\u00e9n tiene sus ojos puestos en los modelos de difusi\u00f3n para generar prote\u00ednas.\u00a0Apodado\u00a0Chroma,<\/a>\u00a0su software funciona de manera similar a RF Diffusion, incluidas las prote\u00ednas generadas que se adhieren a las restricciones biof\u00edsicas.\u00a0Seg\u00fan la compa\u00f1\u00eda, Chroma puede generar prote\u00ednas grandes (m\u00e1s de 4000 residuos de amino\u00e1cidos) en solo unos minutos en una GPU (unidad de procesamiento de gr\u00e1ficos).<\/span><\/p>\n

Si bien se est\u00e1 acelerando, est\u00e1 claro que la carrera por el dise\u00f1o de f\u00e1rmacos proteicos bajo demanda est\u00e1 en marcha.\u00a0“Es extremadamente emocionante”, dijo David Juergens, autor del estudio RF Diffusion, “y en realidad es solo el comienzo”.<\/span><\/p>\n

Fuente:<\/p>\n

Fan, S. (2023, 2 enero). Thanks to DALL-E, the Race to Make Artificial Protein Drugs Is On<\/i>. Singularity Hub. https:\/\/singularityhub.com\/2023\/01\/03\/thanks-to-dall-e-the-race-to-make-artificial-protein-drugs-is-on\/<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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