{"id":28604,"date":"2023-03-21T10:02:08","date_gmt":"2023-03-21T16:02:08","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=28604"},"modified":"2023-03-21T10:02:08","modified_gmt":"2023-03-21T16:02:08","slug":"la-nueva-ia-de-meta-esta-investigando-las-proteinas-mas-misteriosas-de-la-tierra","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/la-nueva-ia-de-meta-esta-investigando-las-proteinas-mas-misteriosas-de-la-tierra\/","title":{"rendered":"La nueva IA de Meta est\u00e1 investigando las prote\u00ednas m\u00e1s misteriosas de la Tierra"},"content":{"rendered":"

La carrera para resolver cada estructura de prote\u00edna acaba de dar la bienvenida a otro gigante tecnol\u00f3gico: Meta AI.<\/span><\/p>\n

Una rama de investigaci\u00f3n de Meta, conocida por Facebook e Instagram, el equipo entr\u00f3 en la escena de la predicci\u00f3n de formas de prote\u00ednas con un objetivo ambicioso: descifrar la “materia oscura” del universo de las prote\u00ednas.\u00a0Estas prote\u00ednas, que a menudo se encuentran en bacterias, virus y otros microorganismos, se encuentran en nuestro entorno cotidiano, pero son un completo misterio para la ciencia.<\/span><\/p>\n

\u201cEstas son las estructuras de las que menos sabemos.\u00a0Estas son prote\u00ednas incre\u00edblemente misteriosas.\u00a0Creo que ofrecen el potencial para una gran comprensi\u00f3n de la biolog\u00eda\u201d,\u00a0dijo<\/a>\u00a0el autor principal, el Dr. Alexander Rives a\u00a0Nature.<\/em><\/span><\/p>\n

En otras palabras, son un tesoro de inspiraci\u00f3n para la biotecnolog\u00eda.\u00a0Ocultas en sus formas secretas hay claves para dise\u00f1ar\u00a0biocombustibles eficientes<\/a>\u00a0,\u00a0antibi\u00f3ticos<\/a>\u00a0,\u00a0enzimas<\/a>\u00a0o incluso\u00a0organismos completamente nuevos<\/a>\u00a0.\u00a0A su vez, los datos de las predicciones de prote\u00ednas podr\u00edan entrenar a\u00fan m\u00e1s los modelos de IA.<\/span><\/p>\n

En el coraz\u00f3n de la nueva IA de Meta, denominada ESMFold, se encuentra un gran modelo de lenguaje.\u00a0Puede sonar familiar.\u00a0Estos algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico han conquistado el mundo con ChatGPT, el chatbot de rockstar.\u00a0Conocido por su capacidad para generar hermosos ensayos, poemas y letras con indicaciones simples, ChatGPT, y el GPT-4<\/a>\u00a0lanzado recientemente,\u00a0est\u00e1n entrenados con millones de textos disponibles p\u00fablicamente.\u00a0Eventualmente, la IA aprende a predecir letras, palabras e incluso escribir p\u00e1rrafos completos y, en el caso del chatbot similar de Bing, a mantener\u00a0conversaciones<\/a>\u00a0que a veces se vuelven un poco desconcertantes.<\/span><\/p>\n

El nuevo estudio,\u00a0publicado en\u00a0<\/a>Science<\/i>\u00a0, une el modelo de IA con la biolog\u00eda.\u00a0Las prote\u00ednas est\u00e1n hechas de 20 “letras”.\u00a0Gracias a la evoluci\u00f3n, la secuencia de letras ayuda a generar sus formas definitivas.\u00a0Si los grandes modelos de lenguaje pueden interpretar f\u00e1cilmente las 26 letras del alfabeto ingl\u00e9s en mensajes coherentes, \u00bfpor qu\u00e9 no pueden funcionar tambi\u00e9n para las prote\u00ednas?<\/span><\/p>\n

Spoiler: lo hacen.\u00a0ESM-2 super\u00f3 aproximadamente 600 millones de predicciones de estructuras de prote\u00ednas en solo dos semanas utilizando 2000 unidades de procesamiento gr\u00e1fico (GPU).\u00a0En comparaci\u00f3n con intentos anteriores, la IA hizo que el proceso fuera hasta 60 veces m\u00e1s r\u00e1pido.\u00a0Los autores pusieron cada estructura en el Atlas metagen\u00f3mico de ESM, que puede explorar\u00a0aqu\u00ed<\/a>\u00a0.<\/span><\/p>\n

Para el Dr. Alfonso Valencia del Centro Nacional de Supercomputaci\u00f3n de Barcelona (BCS), que no particip\u00f3 en el trabajo, la belleza de usar grandes sistemas de lenguaje es una ”\u00a0simplicidad conceptual<\/a>\u00a0“.\u00a0Con un mayor desarrollo, la IA puede predecir “la estructura de prote\u00ednas no naturales, expandiendo el universo conocido m\u00e1s all\u00e1 de lo que han explorado los procesos evolutivos”.<\/span><\/p>\n

Hablemos de Evoluci\u00f3n<\/span><\/h2>\n

ESMFold sigue una pauta simple: la secuencia predice la estructura.<\/span><\/p>\n

Retrocedamos.\u00a0Las prote\u00ednas est\u00e1n hechas de 20 amino\u00e1cidos, cada uno de ellos una “letra”, y se ensartan como cuentas puntiagudas en una cuerda.\u00a0Luego, nuestras c\u00e9lulas les dan forma en rasgos delicados: algunas parecen s\u00e1banas arrugadas, otras como un bast\u00f3n de caramelo en espiral o cintas sueltas.\u00a0Luego, las prote\u00ednas pueden agarrarse entre s\u00ed para formar un multiplex, por ejemplo, un t\u00fanel que cruza la membrana de la c\u00e9lula cerebral que controla sus acciones y, a su vez, controla c\u00f3mo pensamos y recordamos.<\/span><\/p>\n

Los cient\u00edficos saben desde hace mucho tiempo que las letras de amino\u00e1cidos ayudan a dar forma a la estructura final de una prote\u00edna.\u00a0Al igual que las letras o los caracteres de un idioma, solo algunos cuando se unen tienen sentido.\u00a0En el caso de las prote\u00ednas, estas secuencias las hacen funcionales.<\/span><\/p>\n

\u201cLas propiedades biol\u00f3gicas de una prote\u00edna limitan las mutaciones a su secuencia que se seleccionan a trav\u00e9s de la evoluci\u00f3n\u201d, dijeron los autores.<\/span><\/p>\n

Al igual que las diferentes letras del alfabeto convergen para crear palabras, oraciones y p\u00e1rrafos sin sonar como un completo galimat\u00edas, las letras de prote\u00ednas hacen lo mismo.\u00a0Existe una especie de “diccionario evolutivo” que ayuda a encadenar los amino\u00e1cidos en estructuras que el cuerpo puede comprender.<\/span><\/p>\n

\u201cLa l\u00f3gica de la sucesi\u00f3n de amino\u00e1cidos en las prote\u00ednas conocidas es el resultado de un proceso evolutivo que las ha llevado a tener la estructura espec\u00edfica con la que realizan una determinada funci\u00f3n\u201d, dijo Valencia.<\/span><\/p>\n

Sr. AI, h\u00e1game una prote\u00edna<\/span><\/h2>\n

El diccionario relativamente limitado de Life es\u00a0una gran noticia para los grandes modelos de lenguaje<\/a>\u00a0.<\/span><\/p>\n

Estos modelos de IA examinan textos f\u00e1cilmente disponibles para aprender y crear predicciones de la siguiente palabra.\u00a0El resultado final, como se ve en GPT-3 y ChatGPT, son conversaciones sorprendentemente naturales e im\u00e1genes art\u00edsticas fant\u00e1sticas.<\/span><\/p>\n

Meta AI us\u00f3 el mismo concepto, pero reescribi\u00f3 el libro de jugadas para las predicciones de estructura de prote\u00ednas.\u00a0En lugar de alimentar el algoritmo con textos, le dieron al programa secuencias de prote\u00ednas conocidas.<\/span><\/p>\n

El modelo de IA, llamado modelo de lenguaje de prote\u00edna transformadora, aprendi\u00f3 la arquitectura general de las prote\u00ednas utilizando hasta 15 mil millones de “configuraciones”.\u00a0Vio aproximadamente 65 millones de secuencias de prote\u00ednas diferentes en general.<\/span><\/p>\n

En su siguiente paso, el equipo escondi\u00f3 ciertas letras de la IA, incit\u00e1ndola a completar los espacios en blanco.\u00a0En lo que equivale a autocompletar, el programa eventualmente aprendi\u00f3 c\u00f3mo los diferentes amino\u00e1cidos se conectan (o repelen) entre s\u00ed.\u00a0Al final, la IA form\u00f3 una comprensi\u00f3n intuitiva de las secuencias de prote\u00ednas evolutivas y c\u00f3mo funcionan juntas para hacer prote\u00ednas funcionales.<\/span><\/p>\n

Hacia lo desconocido<\/span><\/h2>\n

Como prueba de concepto, el equipo prob\u00f3 ESMFold utilizando dos conjuntos de prueba conocidos.\u00a0Uno, CAMEO, involucr\u00f3 casi 200 estructuras;\u00a0el otro, CASP14, tiene 51 formas de prote\u00ednas publicadas p\u00fablicamente.<\/span><\/p>\n

En general, la IA “proporciona una precisi\u00f3n de predicci\u00f3n de estructura de \u00faltima generaci\u00f3n”, dijo el equipo, “igualando el rendimiento de AlphaFold2 en m\u00e1s de la mitad de las prote\u00ednas”.\u00a0Tambi\u00e9n abord\u00f3 de manera confiable grandes complejos de prote\u00ednas, por ejemplo, los canales en las neuronas que controlan sus acciones.<\/span><\/p>\n

Luego, el equipo llev\u00f3 su IA un paso m\u00e1s all\u00e1, aventur\u00e1ndose en el mundo de la metagen\u00f3mica.<\/span><\/p>\n

Los metagenomas son lo que parecen: una mezcolanza de material de ADN.\u00a0Normalmente, estos provienen de fuentes ambientales, como la suciedad debajo de los pies, el agua de mar o incluso las fuentes t\u00e9rmicas normalmente inh\u00f3spitas.\u00a0La mayor\u00eda de los microbios no se pueden cultivar artificialmente en laboratorios, pero algunos tienen superpoderes, como resistir el calor volc\u00e1nico, lo que los convierte en una materia oscura biol\u00f3gica a\u00fan por explorar.<\/span><\/p>\n

Cuando se public\u00f3 el art\u00edculo, la IA hab\u00eda predicho m\u00e1s de 600 millones de estas prote\u00ednas.\u00a0El recuento ahora supera los 700 millones con el \u00faltimo lanzamiento.\u00a0Las predicciones llegaron r\u00e1pido y furioso en aproximadamente dos semanas.\u00a0Por el contrario, los intentos de modelado anteriores tomaron hasta 10 minutos para una sola prote\u00edna.<\/span><\/p>\n

Aproximadamente un tercio de las predicciones de prote\u00ednas fueron de alta confianza, con suficiente detalle para acercarse a la escala de nivel at\u00f3mico.\u00a0Debido a que las predicciones de prote\u00ednas se basaron \u00fanicamente en sus secuencias, aparecieron millones de “alien\u00edgenas”, estructuras que no se parecen a nada en las bases de datos establecidas o probadas anteriormente.<\/span><\/p>\n

\u201cEs interesante que m\u00e1s del 10 por ciento de las predicciones son para prote\u00ednas que no se parecen a otras prote\u00ednas conocidas\u201d, dijo Valencia.\u00a0Podr\u00eda deberse a la magia de los modelos de lenguaje, que son mucho m\u00e1s flexibles para explorar, y potencialmente generar, secuencias nunca antes vistas que forman prote\u00ednas funcionales.\u00a0\u201cEste es un nuevo espacio para el dise\u00f1o de prote\u00ednas con nuevas secuencias y propiedades bioqu\u00edmicas con aplicaciones en biotecnolog\u00eda y biomedicina\u201d, dijo.<\/span><\/p>\n

Como ejemplo, ESMFold podr\u00eda potencialmente ayudar a descubrir las consecuencias de los cambios de una sola letra en una prote\u00edna.\u00a0Llamadas mutaciones puntuales, estas ediciones aparentemente benignas causan estragos en el cuerpo y causan s\u00edndromes metab\u00f3licos devastadores, anemia de c\u00e9lulas falciformes y c\u00e1ncer.\u00a0Una IA esbelta, media y relativamente simple brinda resultados al laboratorio de investigaci\u00f3n biom\u00e9dica promedio, mientras aumenta las predicciones de forma de prote\u00edna gracias a la velocidad de la IA.<\/span><\/p>\n

Dejando a un lado la biomedicina, otra idea fascinante es que las prote\u00ednas pueden ayudar a entrenar grandes modelos de lenguaje de una manera que los textos no pueden.\u00a0Como explica Valencia, \u201cpor un lado, las secuencias de prote\u00ednas son m\u00e1s abundantes que los textos, tienen tama\u00f1os m\u00e1s definidos y un mayor grado de variabilidad.\u00a0Por otro lado, las prote\u00ednas tienen un fuerte ‘significado’ interno, es decir, una fuerte relaci\u00f3n entre secuencia y estructura, un significado o coherencia que es mucho m\u00e1s difuso en los textos\u201d, uniendo los dos campos en un circuito de retroalimentaci\u00f3n virtuoso.<\/span><\/p>\n

Cr\u00e9dito de la imagen:\u00a0Meta IA<\/a><\/em><\/span><\/p>\n

Fan, S. (2023d, marzo 20). Meta\u2019s New AI Is Digging Into the Most Mysterious Proteins on Earth<\/i>. Singularity Hub. https:\/\/singularityhub.com\/2023\/03\/21\/metas-new-ai-is-digging-into-the-most-mysterious-proteins-on-earth\/<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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