La efectividad del tratamiento o vacuna actual radica en la precisión de su diseño molecular. Si un cambio en una proteína o parte de la cadena de ADN es capaz o no de lograr su objetivo. Aquí las herramientas de inteligencia artificial (IA) aplicadas en el campo de la biomedicina son los grandes avances del siglo XXI. Porque, David Baker, Demis Hassabis y John Jumper recibieron el premio Premio Fronteras del Conocimiento de la Fundación BBVA Revolucionar el estudio y diseño de proteínas utilizando esta tecnología para desarrollar nuevas terapias clínicas.
«para ellos Contribuciones al uso de la inteligencia artificial para la predicción precisa de la estructura 3D de las proteínas“Estas son dos herramientas de IA”, dijo Angelika Schinieke, Presidenta del Jurado de los Premios y Profesora Emérita de Biotecnología Animal en la Universidad Técnica de Munich, al anunciar el premio. rosa tavoldY Creado por David Baker, Profesor de Bioquímica en la Universidad de Washington y el Instituto Médico Howard Hughes e investigador computacional; s Pliegue alfaY Escrita por Demis Hassabis y John JumperCEO e investigador principal, respectivamente, de la empresa de inteligencia artificial DeepMind.
Su contribución a la medicina en este siglo va en dos direcciones: Velocidad y precisión. Hasta ahora, para lanzar un nuevo tratamiento o poder arreglar un mecanismo celular, era necesario examinar el ADN de las células, que es donde se encuentran las instrucciones de funcionamiento. Una vez allí, había que dar otro paso: averiguar cómo estos órdenes, las proteínas, siguen esos órdenes. Luego encuentre la falla y elabore un plan para eliminarla. Procesos que pueden durar años o décadas.
Para poner este complejo proceso en contexto, Gonzalo Jiménez Osís, Investigador Principal del Laboratorio de Química Computacional de CIC bioGUNE (Centro de Investigación Cooperativa en Biociencias) y uno de los candidatos a los ganadores, explica que El trabajo de David Becker fue pionero Desarrollando principios, tanto físicos como teóricos, para tratar de entender cómo la secuencia de aminoácidos da lugar a sus formas tridimensionales, que son las responsables últimas de la actividad biológica de estas proteínas, anticuerpos, etc.”
Por otro lado, la labor de Becker, que lleva trabajando en la resolución de incógnitas en este campo desde los años 90, y el equipo que conforma todo el instituto donde trabaja es completo. RoseTTAFold es Programa informático para predecir las estructuras de las proteínas naturales y diseñar proteínas completamente nuevasBecker explica. La importancia es que las nuevas proteínas pueden ser medicamentos mejorados, por lo que hay muchas aplicaciones médicas nuevas y emocionantes, por ejemplo, Crear nuevas vacunas o nuevos medicamentos para tratar el cáncer.«.
Un ejemplo de trabajo es la vacuna Covid que Becker usó en el proceso de aprobación en Corea del Sur, que se basa en proteínas sintéticas. Entonces, por ejemplo, podría decirle a RoseTTAFold: «Diseñe una proteína que bloquee esta proteína del virus de la influenza» o «Diseñe una proteína que bloquee estas células cancerosas». «RoseTTAFold produce esas proteínas. Las fabricamos en el laboratorio y descubrimos que tenían exactamente esas funciones», dice Becker. donde CienciasDe hecho, en 2016 lo describieron como un «diseñador de proteínas». Eso revolucionaría la medicina».
Demis Hassabis y John Jumper han desarrollado una herramienta para agilizar los procesos en los laboratorios. Su objetivo era conseguirlo. AlphaFold ha aprendido a resolver problemas de una forma rápida y accesible. Es un «sistema de aprendizaje profundo», dice Jumper, lo que significa que combina un conjunto básico de bloques de construcción, llamado arquitectura, con datos externos para aprender los principios generales que relacionan la secuencia de proteínas con su estructura.
Hassabis señala que «AlphaFold ya ha impactado la investigación biológica con un gran impacto en muy poco tiempo. Sabemos que más de un millón de investigadores han utilizado las estructuras predichas por la herramienta en sus investigaciones, y casi todas las empresas farmacéuticas del mundo las han utilizado en sus programas de descubrimiento de fármacos. De hecho, la evolución de su obra ha visto la luz en Artículo en Ciencias en 2021.
«Entonces, AlphaFold utiliza este increíble recurso de datos públicos que es el Banco de datos de proteínas. Pero la verdadera innovación radica en cómo desarrollamos nuevos componentes básicos para integrar los principios físicos y de ingeniería de las proteínas en la estructura subyacente del sistema, lo que le permite aprender de manera más efectiva a partir de los datos existentes», dijo Jumper.
Delicias rápidas, precisas y a la carta.
Además de poder navegar y buscar la mejor opción en una especie de “biblioteca” que incluye todos los datos, algoritmos y estructuras biológicas que se encuentran en la naturaleza”,Estos motores también son capaces de diseñar proteínas bajo demanda.dice Jiménez Osís.
Con esta herramienta puedes conseguirlo Tratamientos revolucionarios. «La mayoría de los medicamentos actuales se fabrican mediante pequeñas modificaciones en proteínas que ya existen en la naturaleza. Ahora que podemos diseñar proteínas completamente nuevas, podemos desarrollar medicamentos mejorados y más avanzados que pueden, por ejemplo, tratar el cáncer sin efectos secundarios». rápidamente en una nueva epidemia, y generalmente será más sutil y más fuerte», afirma Becker.
Gracias a estas herramientas, ahora se conoce la estructura de casi todas las proteínas documentadas, no solo humanas, sino también animales, vegetales e incluso bacterianas. Este conocimiento tiene aplicación inmediata en el desarrollo de nuevos fármacos y vacunas. «Ya hemos visto que AlphaFold se usa para resolver una variedad de problemas.Hassabis destaca que «algunas de las cosas que nos entusiasman son usarlos para el descubrimiento de fármacos, por ejemplo, para combatir la resistencia a los antibióticos o para tratar de encontrar curas para enfermedades como la malaria».
De hecho, Jumper ha colaborado con un grupo de investigación de la Universidad de Oxford que ha estado desarrollando vacuna contra la malaria. Las vacunas suelen incluir partes de la proteína del agente infeccioso, pero para elegir la parte más adecuada es necesario conocer la estructura de la proteína candidata. Jumper señala que el equipo de Oxford «no entendió completamente la estructura de la proteína que necesitaban, y esto les impidió hacer la configuración correcta». Usaron AlphaFold para predecir la estructura y así poder entender qué partes podrían funcionar. Y cómo hacer una vacuna con eso.
