Alpha Fold 2
Ciencia

Alpha Fold 2

La unión entre la Inteligencia Artificial y la biomedicina

La tecnología cumple un papel amplio en distintas labores que incluyen la ciencia, pues se aplica a una mayor comprensión del mundo. Pero, en contextos como el actual, en medio de una crisis mundial pandémica, la medicina se ha impuesto como una prioridad.

Alpha Fold adquiere un papel importante en la ciencia médica por su carácter revolucionario, y también debido a que tiende una línea un tanto inesperada entre la biomedicina y la Inteligencia Artificial. Algo que, sin embargo, es de esperarse en un mundo donde los avances científicos se retroalimentan, más ahora que la capacidad informática enlaza cada vez más distintos aspectos de la vida humana.

EL GRAN PROBLEMA DEL PLEGAMIENTO

Las proteínas realizan un número importante de actividades que, básicamente, hacen posible que el organismo esté vivo. Transportan moléculas como la hemoglobina, responsable de llevar oxígeno al torrente sanguíneo; transmiten señales funcionales a los órganos, haciendo posible la formación de hormonas; ayudan al cuerpo a defenderse de agentes patógenos, facilitan reacciones químicas, entre una larga lista de funciones más.

Las proteínas son macromoléculas constituidas por cadenas lineales de aminoácidos, que están dispuestas en estructuras tridimensionales que se conocen como plegamientos. Los aminoácidos se relacionan en secuencia y de ellos depende la manera en que cualquier tipo de proteína se pliega y adquiere su forma.

El problema principal en el estudio de las proteínas, es que se trata de moléculas con estructura y funciones complejas. Están hechas por 20 tipos de aminoácidos que se relacionan de manera distinta según el tipo de proteína. Dicho sea de paso, existen miles de ellas, cada una con características específicas.

El deficit funcional de proteínas se ha relacionado con enfermedades como el Alzheimer. Foto: Dribbble / Andre Colin Beck

Por lo general, se cree que las enfermedades provienen de agentes patógenos externos como microorganismos o virus; pero, a un nivel molecular, los problemas en el plegamiento de proteínas generan un déficit funcional y de sus propiedades fisicoquímicas, causando la muerte de la célula en la que están.

A este déficit se le atribuye una relación causal con padecimientos como el Alzheimer o el Parkinson. Estas enfermedades son provocadas tanto por la pérdida de la función que realizaba una proteína bien formada, como por las repercusiones que trae esa malformación.

Pero, ¿cómo es que se pliegan correctamente las proteínas? Lo hacen mientras son sintetizadas en una distribución lineal de los aminoácidos que las forman, los cuales giran y adoptan posiciones que las estabilizan: establecen una relación bioquímica.

Mediante esta relación, realizan una estructura primaria en una secuencia que pronto adquiere formas más complejas. Se enrolla sobre sí misma, estableciendo más conexiones, en lo que se conoce como la estructura secundaria. En un siguiente nivel de plegamiento está la estructura terciaria y, por último, la unión de estas últimas estructuras da lugar a una cuaternaria que forma una molécula funcional.

El cuerpo humano contiene las instrucciones para generar las proteínas en el ADN, en el núcleo de cada célula que se replica y comparte esta información. Esto hace posible la síntesis de proteínas y, a su vez, activa el funcionamiento de las células, los tejidos, los órganos y, por lo tanto, todos los sistemas del organismo.

PUENTE HACIA LA INFORMÁTICA

Es en este punto donde Alpha Fold se abre paso de forma revolucionaria para establecer un puente entre la biomedicina y la Inteligencia Artificial. Si bien mediante la informática se relacionan los datos de maneras que la humanidad no se imaginaría anteriormente, el aceleramiento de esta función está siendo disparado por las redes neuronales de inteligencia artificial que, mediante instrucciones dadas, generan soluciones a velocidades nunca antes vistas.

Cristalografía de un heterodímero de la proteína DBHS. Foto: hamptonresearch.com

Lo que hace Alpha Fold es poner lo anterior al servicio de la resolución de uno de los problemas que más ha ocupado a la biomedicina y del que ya se ha hablado: descubrir las estructuras detrás del plegamiento de las proteínas. De hecho, existe un evento que se enfoca exclusivamente en ello.

Se llama Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction (CASP), un experimento de carácter mundial y comunitario en el que se abordan predicciones estructurales proteicas. Realizado desde 1994 hasta nuestros días, se ha visto como un campeonato mundial sobre ciencia, en el que más de 100 equipos participan de forma regular. El Internet hace posible que a esta participación multitudinaria, acudan tantas personas como sean requeridas y que entre todos puedan descifrar la compleja estructura.

Así fue como se generaron métodos de modelado 3D que intentaban predecir la estructura de una proteína. Los resultados se compararon hasta obtener una respuesta mucho más acertada por medio de métodos costosos.

Pero es en uno de estos eventos donde la intervención de una Inteligencia Artificial cambió el panorama en 2018. La compañía inglesa Deep Mind Technologies, adquirida por Alphanet Inc (empresa matriz de Google) en 2014, decidió participar como un equipo más. La clave de su éxito fue que no hicieron uso de un equipo de personas, sino que su modelo de deep learning (aprendizaje profundo), llamado Alpha Fold, salió a la contienda, quedando en primer lugar.

El deep learning con el que funciona Alpha Fold, se trata de un conjunto de algoritmos de aprendizaje automático, es decir, que puede trabajar a gran velocidad y cometer errores hasta mejorar su respuesta lo más posible, modelando así abstracciones de alto nivel.

Demis Hassabis, cofundador de DeepMind. Foto: forbes.com

Dos años después, Alphanet volvió a la contienda mejorando su modelo. Surgió Alpha Fold 2. La puntuación que obtuvo en la contienda fue de más de 100 puntos por encima de las obtenidas por sus contrincantes humanos, más del doble de acercamiento a la predicción buscada. El largo camino que queda hacia estos hallazgos está cimentado sobre un sistema automático que podría hacer obsoleta la competencia entre los equipos humanos.

El modelo funciona de un modo similar al que las inteligencias artificiales lo hacen al trabajar con imágenes, por ejemplo, al rellenar lugares incompletos en una imagen o video.

Lo que Alphafold hace es convertir el modelo tridimensional que representa a la proteína, para predecir su estructura y completarlo. Una inteligencia artificial es capaz de predecir y autocompletar de forma idónea cualquier imagen, sea un fotograma de un video o una perspectiva de un modelo 3D. Antes, estos ejercicios se hacían simplemente para engañar al ojo humano; ahora, generan la respuesta a una incógnita biomédica.

Los datos con los que Alpha Fold ha sido entrenado y mediante los que obtiene patrones del plegamiento, son estructuras de proteínas ya conocidas que se encuentran en el Protein Data Bank, una base de datos que contiene los resultados obtenidos mediante métodos como la cristalografía de rayos X o la resonancia magnética nuclear. Ambos procesos son costosos y requieren de años de estudio en comparación con lo logrado por Alpha Fold 2, que sólo necesita algunos días para generar un resultado.

Estos recientes avances pueden ser un nuevo procedimiento clave para descubrir más acerca del funcionamiento del cuerpo humano o para desarrollar fármacos a mayor velocidad y con menor margen de error.

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