• ¿Quién? DeepMind, Isomorphic Labs, Baker Lab.
• ¿Cuándo? Ya.
A finales de 2020, DeepMind, el laboratorio de inteligencia artificial (IA) con sede en Reino Unido, ya había conseguido muchos logros impresionantes en IA. Aun así, cuando en noviembre de ese año lanzó su programa para predecir el plegamiento de proteínas, los biólogos quedaron sorprendidos por lo bien que funcionaba.
Casi todo lo que hace nuestro cuerpo, lo hace con proteínas. Por lo tanto, comprender el funcionamiento de las proteínas individuales es crucial para el desarrollo de la mayoría de fármacos y para entender muchas enfermedades. Y lo que hace una proteína está determinado por su forma tridimensional.
Una proteína se compone de una cadena de aminoácidos, que se repliega con muchos giros, vueltas y enredos complejos. Determinar esa estructura -y por tanto la función de la proteína- puede llevar meses de trabajo en un laboratorio. Durante años, los científicos han probado métodos computarizados de predicción para facilitar ese proceso, pero ninguna técnica ha estado cerca de igualar la precisión lograda por los humanos.
Eso cambió con AlphaFold2 de DeepMind. El software, que utiliza la técnica de inteligencia artificial llamada aprendizaje profundo, puede predecir la forma de las proteínas hasta el átomo más pequeño. Es la primera vez que un ordenador iguala las técnicas lentas pero precisas que se usan en un laboratorio.
Muchos equipos científicos de todo el mundo han empezado a utilizarlo para investigar el cáncer, la resistencia a antibióticos y la COVID-19. DeepMind también ha creado una base de datos pública llena de estructuras de proteínas tal y como las predice AlphaFold2. Actualmente tiene alrededor de 800.000, y DeepMind asegura que en el próximo año añadirá más de 100 millones, casi todas las proteínas conocidas por la ciencia.
DeepMind ha derivado este trabajo a su empresa subsidiaria Isomorphic Labs, que afirma que colaborará con empresas farmacéuticas y de biotecnología. El verdadero impacto de AlphaFold2 puede tardar uno o dos años en mostrarse claramente, pero su potencial se está desarrollando rápidamente en los laboratorios de todo el mundo.
