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AlphaFold de DeepMind: la inteligencia artificial revela la manera de los componentes básicos de la vida y abre una exclusiva era de la ciencia | Ciencias

A lo largo de medio siglo, la humanidad se ha enfrentado a un gran desafío: descubrir la forma de los componentes básicos de la vida, que son el saber básico para sanar las enfermedades mortales de el día de hoy. El agua es simple de imaginar. Estos son solo dos átomos de hidrógeno conjuntados con un átomo de oxígeno más: Hâ ???? O. Pero la proteína de hemoglobina que provoca que la sangre sea roja está en oposición a la fórmula maligna Câ ???? a ???? a ???? a ???? Ja ???? a ???? a ???? ¿A? ? ?? N / A ???? a ???? a ???? Oâ ???? a ???? a ???? Ella ???? Faithâ ????. El biólogo estadounidense Cyrus Levinthal calculó en 1969 que el tiempo transcurrido desde el origen del cosmos va a ser más largo que el origen del cosmos, unos 14 mil millones de años. Dividir todas las configuraciones posibles de la misma proteína de su secuencia de aminoácidos, que es el vínculo entre estas macromoléculas. No obstante, el sistema de IA (inteligencia artificial) del Grupo Google plus tuvo éxito en cuestión de minutos. Sus predicciones para prácticamente todas las proteínas humanas se darán a entender este jueves. Es un gran paso en biología. La gente se quita las vendas de los ojos.

Los neurocientíficos británicos están a la cabeza de esta revolución Demis Hassabis (Londres, 44). Este estudioso es un milagro del fracaso que fue moldeado en 1997 por la guerra entre el profesor ruso Gari Kasparov y la supercomputadora Deep Blue. La PC ganó la batalla, pero Hassabis pensó que era una cosa muy tosca: si debes jugar tres juegos seguidos, carece de sentido. Después del juego final, los estudiantes de la Facultad de Cambridge se plantearon hacer una máquina con la capacidad de estudiar cualquier juego. En 2010, Hassabis fundó DeepMind para explotar la IA (inteligencia artificial). En 2013, su primera sesión de biología fue jugar solo y ganar en múltiples juegos para videoconsolas en la icónica consola de videojuegos Atari. En 2014, Google plus adquirió la empresa por precisamente 650 millones de dólares americanos (precisamente 500 millones de euros al tipo de cambio de hoy).

Tras formarse en juegos para videoconsolas, los científicos de DeepMind se plantearon resolver uno de los mayores desafíos de la biología. Las proteínas, como las hormonas, las enzimas y los anticuerpos, son máquinas diminutas que realizan las funcionalidades básicas de la vida. Están formados por otras cadenas más pequeñas de moléculas, de aminoácidos, tal y como si se tratase de un collar de perlas. Estos collares se doblan en una estructura complicada que establece su función. Los anticuerpos son la defensa del cuerpo contra intrusos como los coronavirus y tienen forma de Y.

La receta de todas las proteínas que necesita para marchar está redactada en el ADN de cada célula. El sistema AlphaFold de DeepMind lee esta información, la secuencia de aminoácidos, y pronostica la composición de cada proteína. Su precisión es afín a la de los experimentos de laboratorio, pero requiere mucho más tiempo y dinero. La primera vez que ve una receta de huevos, patatas, cebollas, aceite y sal, es como adivinar la manera de una tortilla.

DeepMind y el Laboratorio Europeo de Biología Molecular han comunicado el jueves mucho más de 350.000 construcciones, dentro construcciones de cerca de 20.000 proteínas humanas y construcciones de otros 20 organismos como ratones de laboratorio y bacterias tuberculosas. Venki Ramakrishnan, un científico que recibió el Premio Nobel de Química en 2009, mencionó que fue “un avance increíble” con consecuencias indecifrables. â € ”Esto sucedió bastante antes de lo que predijeron varios especialistas. Ramakrishnan, del Laboratorio de Biología Molecular de Cambridge (Reino Unido), dijo en un comunicado que sería enternecedora ver cambios escenciales en varios aspectos de la investigación biológica.

En expresiones de la científica Edith Heard, este sistema es una verdadera revolución en las ciencias de la vida ???

Algunas organizaciones ahora están usando la nueva banco de información. El programa Medicamentos para enfermedades desatendidas es una organización sin fines de lucro apuntada por Médicos sin Fronteras que utiliza la estructura de las proteínas para localizar nuevos tratamientos. Prácticamente todo, desde el cáncer hasta la patología de Alzheimer y el nuevo coronavirus, está relacionado con alguna forma de proteína. Otras instituciones como la Universidad de Portsmouth (Reino Unido) están utilizando este programa para procurar desarrollar proteínas capaces de reciclar plástico.

El CEO de DeepMind, Demis Hassabis, ha anunciado que lanzará 100 millones de estructuras en los próximos meses. Esto significa que se proporcionan conjeturas de forma libre para prácticamente todas las proteínas con secuencias de aminoácidos conocidas. “¿Pensamos que esta es, con mucho, la contribución más importante de la IA (inteligencia artificial) al conocimiento científico?”, Explicó Hassabis. naturalezaEn el concurso participó Bernardino Romera Paredes, ingeniero informático de DeepMind nacido en Murcia hace 35 años.

El sistema AlphaFold no nació de la nada, como apunta Edith Heard, directora general del Laboratorio Europeo de Biología Molecular en Barcelona. “AlphaFold se formó a partir de datos de recursos públicos producidos por la comunidad científica, entonces, ¿tiene sentido realizar públicas sus conjeturas?”, Dijo Heard. ¿Charlaron los investigadores de “la auténtica revolución en las ciencias de la vida, como hace décadas la genómica”? ? ? ? .

El sincrotrón de Grenoble (Francia) tiene su característica forma circular.ESRF

Saber la auténtica estructura de la proteína requiere una infraestructura costosa, como el Laboratorio Europeo de Sincrotrones, una instalación circular en Grenoble, Francia, de casi un kilómetro de circunferencia. La radiación de los electrones que circulan por el anillo, constituida principalmente por rayos X, deja observar el misterio de la materia. El biólogo español José © Antonio Márquez explicó que la utilización de métodos alternos de sincrotrón o criomicroscopía para determinar la manera de las proteínas puede conducir meses o aun años. AlphaFold puede completarse en cuestión de minutos, pero se generan fallos.

?? Estas son conjeturas por PC, no determinaciones experimentales de estructura. La precisión es del 58% ?????, Márquez destacó que es un investigador valenciano de 52 años y que es el responsable de la plataforma de cristalografía del Laboratorio Europeo de Biología Molecular de Grenoble. El día de hoy, si un científico quiere estudiar una proteína relacionada con el cáncer, debe esperar meses o años para investigar su forma. Solo hay alrededor de 180.000 construcciones en la banco de información. La información publicada el jueves duplicó ese número. En unos meses, habrá millones. ???? Actualmente, es normal no localizar proteínas en la banco de información. Con AlphaFold, puede realizar conjeturas con un nivel de seguridad del 58%. Te ahorrará bastante tiempo – ????, ha dicho Márquez, quien aún no estuvo en el emprendimiento. Las imprecisiones del sistema se centran en áreas concretas de la proteína que no están estructuradas para amoldarse al medio ambiente.

Los biólogos españoles han señalado otras restricciones. El sistema DeepMind puede predecir la estructura de moléculas particulares, pero las proteínas con frecuencia interactúan entre sí. AlphaFold aún no puede adivinar la forma de estos complejos, pero es un programa de autoaprendizaje desarrollado para usted. Márquez es ilusionado: “Acelerará los descubrimientos en casi todas las áreas de la biología.

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