Un sistema de inteligencia artificial de Deepmind, una empresa del conglomerado de Google, ha logrado predecir con una precisión sin precedentes la estructura de casi todas las proteínas que forman un ser humano. Sus predicciones se hacen públicas este jueves. Es un avance gigantesco para la biología.
Esta revolución es liderada por el neurocientífico británico de 44 años Demis Hassabis. El investigador fue un niño prodigio del ajedrez y en 1997 quedó marcado por el combate entre el maestro ruso Gari Kaspárov y el superordenador Deep Blue.
La computadora ganó aquella batalla, pero Hassabis se quedó con la sensación de que era un cacharro tosco e inútil. Cuando acabó la última partida, el entonces estudiante de la Universidad de Cambridge se propuso diseñar una máquina capaz de aprender cualquier juego.
En 2010, Hassabis fundó la empresa DeepMind para impulsar la inteligencia artificial. En 2013, su primera criatura había aprendido sola a jugar y ganar en diferentes videojuegos de la legendaria videoconsola Atari. En 2014, Google compró la compañía por unos 650 millones de dólares.
Tras su entrenamiento con los videojuegos, los científicos de DeepMind se han lanzado a intentar resolver uno de los mayores retos de la biología. Las proteínas que, como las hormonas, las enzimas y los anticuerpos, son diminutas máquinas que llevan a cabo las funciones básicas para la vida. Están formadas por cadenas de otras moléculas más pequeñas, los aminoácidos, como si fueran un collar de perlas. Estos collares se pliegan en enrevesadas configuraciones que determinan su función. Los anticuerpos, defensas del cuerpo humano ante invasores como el coronavirus, tienen forma de Y.
En el ADN de cada célula están escritas las recetas de todas las proteínas que necesita para funcionar. El sistema de DeepMind, bautizado AlphaFold, lee esa información —una secuencia de aminoácidos— y predice la estructura de cada proteína. Su precisión es similar a la lograda con experimentos en el laboratorio, que requieren muchísimo más tiempo y dinero.
DeepMind y el Laboratorio Europeo de Biología Molecular han publicado este jueves más de 350.000 estructuras, incluyendo las de unas 20.000 proteínas humanas y las de otros 20 organismos, como el ratón de laboratorio y la bacteria de la tuberculosis.
El científico Venki Ramakrishnan, ganador del Nobel de Química en 2009, afirma que es “un avance asombroso”, de consecuencias impredecibles.
“Ha ocurrido mucho antes de lo que muchos expertos habrían predicho. Va a ser emocionante ver las muchas maneras en las que va a cambiar radicalmente la investigación biológica”, ha señalado Ramakrishnan, del Laboratorio de Biología Molecular de Cambridge (Reino Unido), en un comunicado.
Demis Hassabis, director ejecutivo de DeepMind, ha anunciado que su plan es publicar 100 millones de estructuras en los próximos meses. Eso supondría ofrecer gratis la predicción de la forma de prácticamente todas las proteínas con una secuencia de aminoácidos conocida. “Creemos que esta es la contribución más importante hasta ahora de la inteligencia artificial al conocimiento científico”, ha proclamado Hassabis.
Fuente: El País