Un sistema de inteligencia artificial ahora puede determinar no sólo cómo se pliegan las proteínas sino también cómo interactúan con otras proteínas, moléculas de fármacos o ADN. Los bioquímicos y los investigadores farmacéuticos dicen que la herramienta tiene el potencial de acelerar enormemente su trabajo, como ayudar a descubrir nuevos fármacos.

Las proteínas, que desempeñan muchas funciones importantes en los seres vivos, están formadas por cadenas de aminoácidos, pero sus complejas formas tridimensionales son difíciles de predecir.

La empresa de inteligencia artificial DeepMind anunció por primera vez en 2020 que su AlphaFold AI podría predecir con precisión estructura de proteínas a partir de secuencias de aminoácidos, resolviendo uno de los mayores desafíos de la biología. A mediados de 2021, la empresa dijo que había mapeó el 98,5 por ciento de las proteínas del cuerpo humano.

Ahora, la última versión, AlphaFold 3, es capaz de modelar cómo las proteínas, incluidos los anticuerpos, interactúan entre sí, así como con otras biomoléculas como las cadenas de ADN y ARN. DeepMind dice que la precisión de sus predicciones es al menos un 50 por ciento mayor que la de los métodos existentes.

La mayoría de las moléculas de fármacos funcionan uniéndose a sitios específicos de las proteínas. AlphaFold 3 podría acelerar rápidamente el desarrollo de nuevos medicamentos al crear una forma rápida de probar cómo las moléculas candidatas a medicamentos interactúan con las proteínas en una computadora antes de realizar pruebas de laboratorio largas y costosas.

Al igual que las versiones anteriores de AlphaFold, los modelos de proteínas o sus interacciones generados por la última actualización no están validados experimentalmente. El director ejecutivo de DeepMind, Demis Hassabis, dice que AlphaFold 3 sólo ofrece predicciones, por lo que la validación en el laboratorio sigue siendo vital, pero que la investigación ahora se “acelerará enormemente”.

Julien Bergeron del King’s College de Londres, que no participó en el desarrollo de AlphaFold 3 pero lo ha estado probando durante varios meses, dice que ha cambiado la forma en que se realizan sus experimentos. “Podemos empezar a probar hipótesis incluso antes de ir al laboratorio, y esto será realmente transformador. Estoy bastante seguro de que todos los grupos de investigación de biología estructural o bioquímica de proteínas del mundo adoptarán inmediatamente este sistema”, afirma.

Keith Wilson del Imperial College de Londres dice que la herramienta tiene el potencial de agilizar grandes porciones del descubrimiento de fármacos y la investigación biológica, permitiendo a los investigadores centrarse en moléculas útiles que quizás nunca antes hubieran podido descubrir.

“Los químicos orgánicos solían decir que el espacio químico es mayor que el número de átomos en el universo y que nunca podremos acceder ni siquiera a la porción más remota y diminuta de él. Pero creo que estas técnicas de IA podrán acceder a una enorme cantidad de espacio químico relevante”, afirma.

Matt Higgins en la Universidad de Oxford dice que las nuevas características de la IA de DeepMind marcarán una gran diferencia para los investigadores biomédicos, incluso en su propio trabajo que estudia las interacciones huésped-parásito en la malaria.

«Si bien AlphaFold transformó nuestra capacidad para predecir las estructuras de las moléculas de proteínas, las máquinas de proteínas utilizadas por nuestras células rara vez funcionan solas», dice. «AlphaFold 3 ofrece la nueva y emocionante capacidad de modificar moléculas de proteínas con las adiciones más comunes o unirlas a los socios de unión más comunes que se encuentran en nuestros cuerpos y ver qué sucede».