Velocidad de descubrimiento cada vez mayor
Cyril Zipfel, profesor de Fisiología Vegetal Molecular y Celular de la Universidad de Zurich y del Laboratorio Sainsbury, vio cómo los plazos de investigación se reducían drásticamente. Utilizaron AlphaFold junto con la genómica comparada para comprender mejor cómo las plantas perciben los cambios en su entorno, allanando el camino para cultivos más resilientes.
AlphaFold ha sido citado en más de 35.000 artículos y más de 200.000 artículos incorporaron elementos de AlphaFold 2 en su metodología. También está mejorando la calidad del trabajo que se produce.
Un análisis independiente del impacto de AlphaFold 2, realizado por Innovation Growth Lab, sugiere que los investigadores que utilizan AlphaFold 2 ven un aumento de más del 40% en la presentación de nuevas estructuras proteicas experimentales. Es más probable que esas estructuras proteicas sean diferentes de las estructuras conocidas, lo que fomenta la exploración de áreas de la ciencia inexploradas. Además, la investigación relacionada con AlphaFold 2 tiene el doble de probabilidades de ser citada en artículos clínicos, y es mucho más probable que sea citada por una patente, que los trabajos típicos en biología estructural.
Una nueva era de la biología digital
Uno de los ejemplos más interesantes del impacto de AlphaFold es Isomorphic Labs, una empresa de descubrimiento de fármacos mediante IA fundada en 2021, cuando el modelo innovador demostró ser lo suficientemente potente como para aplicarse al diseño racional de fármacos. Desde entonces, Isomorphic Labs ha desarrollado un motor unificado de diseño de fármacos para cambiar drásticamente la forma en que diseña nuevos medicamentos y acelerar los descubrimientos científicos con la ambición de algún día resolver todas las enfermedades.
Junto con Isomorphic Labs, desarrollamos AlphaFold 3, que ofrece una visión sin precedentes de las células que esperamos impulse una transformación del proceso de descubrimiento de fármacos y marque el comienzo de una era de “biología digital”.
El modelo está diseñado para predecir la estructura y las interacciones de todas las moléculas de la vida, no sólo las proteínas, sino también el ADN, el ARN y los ligandos (las pequeñas moléculas que componen la mayoría de los fármacos). También puede generar estructuras tridimensionales conjuntas de complejos moleculares completos, lo que permite una visión holística de cómo una posible molécula de fármaco se une a su proteína objetivo o cómo las proteínas interactúan con el material genético.
AlphaFold Server está permitiendo a investigadores no comerciales de todo el mundo aprovechar esta tecnología, acelerando su capacidad para formular y probar nuevas hipótesis. Hasta ahora, ha ayudado a realizar más de 8 millones de pliegues (predicciones de estructuras e interacciones) para miles de investigadores de todo el mundo.