Inteligencia artificial predice estructuras de proteínas con precisión casi perfecta

Un avance revolucionario en el campo de la biología estructural ha sido posible gracias a la inteligencia artificial: un nuevo sistema ha logrado predecir con precisión casi total la forma tridimensional de miles de proteínas humanas y de otras especies. Este logro podría transformar radicalmente áreas como la medicina, la farmacología, la biotecnología y la investigación genética.

Las proteínas son los bloques fundamentales de la vida. Cada una está compuesta por largas cadenas de aminoácidos que, al plegarse en formas complejas, determinan su función en el cuerpo humano. Comprender la estructura de una proteína es esencial para saber cómo actúa en procesos biológicos, cómo interactúa con otras moléculas y cómo pueden diseñarse fármacos para modificar su comportamiento.

Sin embargo, determinar la estructura de una proteína era hasta hace poco un proceso extremadamente lento, caro y complicado, que requería técnicas como la cristalografía de rayos X o la microscopía electrónica. Podía tomar años estudiar una sola proteína. Ahora, con la ayuda de inteligencia artificial, ese mismo proceso puede completarse en cuestión de minutos.

El sistema de IA, basado en redes neuronales profundas y entrenado con miles de estructuras conocidas, puede predecir la forma tridimensional de una proteína solo a partir de su secuencia de aminoácidos. Los resultados han sido validados por científicos independientes y, en muchos casos, son comparables en calidad a los obtenidos por métodos experimentales tradicionales.

“La predicción de estructuras proteicas era uno de los problemas más difíciles y antiguos de la biología computacional. Estamos presenciando cómo la IA resuelve un misterio con décadas de historia”, comentó uno de los investigadores involucrados.

Este avance tiene implicaciones inmediatas. Puede acelerar enormemente el desarrollo de medicamentos al identificar cómo interactúan las proteínas con diferentes compuestos. También permite comprender mejor enfermedades genéticas causadas por errores en la estructura de proteínas, y abre la puerta a diseñar proteínas artificiales con funciones específicas, algo esencial en biotecnología y bioingeniería.

La herramienta ya ha sido utilizada para generar un atlas de estructuras proteicas de humanos, bacterias, virus y plantas. Muchas de estas proteínas jamás habían sido estudiadas antes debido a la dificultad técnica de analizarlas.

Además, el acceso a esta tecnología se ha liberado parcialmente al público científico, lo que está democratizando la investigación biológica a nivel mundial. Laboratorios que antes no contaban con grandes recursos ahora pueden acceder a predicciones estructurales de alta calidad para sus estudios.

Se trata de un momento histórico en el que la inteligencia artificial no solo está ayudando a resolver problemas complejos, sino que está cambiando la forma en que hacemos ciencia.