Agencias. Google DeepMind presentó una nueva herramienta revolucionaria en el campo de la biología molecular y la salud llamada AlphaProteo, diseñada para generar proteínas novedosas capaces de unirse a objetivos específicos con aplicaciones en la investigación biológica y el desarrollo de tratamientos médicos. Este avance representa un gran salto en el campo de la bioingeniería, ya que las proteínas son fundamentales en prácticamente todos los procesos celulares.
Las capacidades de diseño de proteínas como las que ofrece esta nueva herramienta pueden acelerar la investigación científica enormemente, así como mejorar la eficacia de tratamientos médicos en desarrollo, particularmente en el campo de la biotecnología.
El lanzamiento de AlphaProteo marca un avance sobre el predecesor de DeepMind, AlphaFold, que se centraba en la predicción de la estructura tridimensional de las proteínas. Aunque AlphaFold revolucionó la biología estructural al permitir a los científicos comprender cómo se pliegan las proteínas, AlphaProteo va un paso más allá, permitiendo a través de inteligencia artificial la creación de proteínas de alta resistencia que sirvan como elementos básicos para la investigación biológica y sanitaria.
El funcionamiento de AlphaProteo se basa en dos componentes clave: una base de datos derivada de las predicciones de estructuras proteicas de AlphaFold y un modelo generativo entrenado con secuencias y estructuras de proteínas extraídas del Protein Data Bank (PDB). Esta combinación permite al sistema diseñar secuencias de proteínas que luego son evaluadas por un filtro que predice la probabilidad de que esos diseños tengan éxito en experimentos reales.
Uno de los puntos más destacados de este avance es su capacidad para generar proteínas con alta afinidad de unión, como lo demuestran los estudios sobre el factor de crecimiento endotelial vascular A (VEGF-A), una proteína vinculada a enfermedades como el cáncer y la diabetes. En pruebas realizadas con varios objetivos proteicos, AlphaProteo superó a los métodos existentes en términos de tasas de éxito y afinidad de unión, llegando a ser entre tres y 300 veces más eficiente en algunas pruebas. Esto subraya el potencial del sistema para abordar objetivos que hasta ahora han sido difíciles de alcanzar con las técnicas tradicionales de ingeniería de proteínas.
El impacto de AlphaProteo no se limita al laboratorio. Las pruebas experimentales llevadas a cabo en colaboración con el Francis Crick Institute han confirmado la eficacia de los diseños generados por AlphaProteo en entornos reales, validando su capacidad para diseñar proteínas que interactúan con objetivos biológicos de importancia clínica. En particular, AlphaProteo ha demostrado su capacidad para diseñar proteínas que se unen a la proteína de pico del SARS-CoV-2, abriendo la puerta a aplicaciones en el diseño de nuevos tratamientos o vacunas para enfermedades virales.
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