Los avances en la inteligencia artificial podrían estar abriendo paso a una nueva era en la biología molecular. En años recientes, la implementación de esta tecnología en diversas investigaciones ha permitido predecir de forma más rápida y precisa la estructura de algunas proteínas, por lo que se ha podido también conocer mejor el funcionamiento de estas estructuras de las células formadas por aminoácidos.
Los investigadores de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) José Israel León Pedroza, Ramón Garduño Juárez y Rogelio Rodríguez Sotres explicaron, en conferencia virtual, por qué estos progresos han sido relevantes desde el punto de vista médico, bioquímico y biofísico, entre otros.
El inmunólogo León Pedroza señaló: “Una proteína es una estructura biológica conformada a partir de aminoácidos, los cuales pueden unirse a través de un enlace químico que se llama enlace peptídico, para formar estructuras dimensionales lineales que podemos llamar péptidos”.
Conocer esa estructura específica es relevante, porque a partir de ella se han podido comprender las funciones que cada péptido ejerce en la célula. Ejemplos de proteínas que ya antes han sido deducidas son la hemoglobina y la insulina, ambos descubrimientos son de gran importancia para tratar y prevenir diversas enfermedades.
Sin embargo, lograr explicar estas estructuras es una labor muy complicada. “Lo que a nosotros nos limita es el número de cálculos que tenemos que hacer para predecir”, sostuvo el biofísico Garduño Juárez. En promedio una proteína está formada por alrededor de 100 aminoácidos, de manera que para estimar todas las posibles estructuras, aun con la máquina más rápida, se necesitaría un tiempo mayor que el que lleva el universo de existir.
A finales del siglo pasado la comunidad científica descubrió, gracias a un concurso, las posibilidades ofrecidas por la inteligencia artificial. Usando estructuras ya descubiertas, pero todavía no publicadas, se encargaba a los participantes predecir distintas secuencias, y se premiaba a quien hacía las predicciones más correctas.
Con el tiempo, una compañía logró superar el promedio de predicciones alcanzado anteriormente. Utilizaron la inteligencia artificial de un juego de ajedrez, por lo que la herramienta comenzó a ser implementada. A grosso modo, los científicos elaboran una representación matemática de la proteína estudiada, “construimos una ecuación en la que se evalúan los diferentes parámetros bioquímicos y físicos que hemos caracterizado como importantes”, explicó Garduño.
Producción de vacunas
Entre algunas de las muchas posibilidades que se abren a partir de un mejor conocimiento de estas estructuras está la producción de vacunas, generadas desde proteínas ya reconocidas en los virus, u otros microorganismos, por lo que tener una predicción de sus funciones posibilitaría llevar a cabo su desarrollo inversamente.
Otra posibilidad es la de saber cómo van a interactuar distintas estructuras proteicas e identificar malos funcionamientos para poder inhibirlos. De esa manera, padecimientos generados por pliegues erróneos como la enfermedad de Parkinson o la de Alzheimer podrían hallar un tratamiento. Incluso la terapia y la prevención del cáncer, generado por una alteración en la secuencia de la información, podría ser beneficiado por una mejor predicción de cómo se plegarán las proteínas en una célula.
La mejora que ha tenido la tecnología de la inteligencia artificial, junto a otras herramientas ya utilizadas en el estudio de la estructura de las proteínas, permitirán a los científicos acelerar sus investigaciones sobre cómo funcionan y se forman las estructuras proteicas de las células.
