La evolución humana ha sido un proceso constante, por lo que también está el desarrollo del mundo médico que nos rodea, que es importante para comprender las estructuras genéticas. Hay instrucciones para más de 20.000 proteínas en el genoma humano, pero no se ha determinado un tercio de ellas.

Ahora, hay inteligencia artificial (IA) Predice la estructura de casi todas las proteínas humanas., Lo que ha confundido a los científicos durante las últimas décadas. Deep Mind de Google ha estado recopilando bases de datos de IA, alphafold y algoritmos genéticos, haciéndolos todos disponibles. Los investigadores pueden usarlo en línea de forma gratuita.

Las proteínas han sido un desafío para los científicos durante décadas debido a las estructuras 3D únicas y confusas producidas a partir de aminoácidos.

¿Qué son las proteínas?

Las proteínas son bloques de estructuras complejas y estructuras celulares que juegan un papel importante en el funcionamiento del cuerpo. Según la Biblioteca Nacional de Medicina de EE. UU., Las proteínas realizan la mayor parte del trabajo en las células y son necesarias para la estructura, función y regulación de los tejidos y órganos del cuerpo.

Las proteínas son una maquinaria biológica delicada, y sus estructuras tridimensionales son a menudo tan importantes desde el punto de vista estético y funcional como los componentes básicos de la vida. (Foto: Deep Mind)

Están hechos de pequeñas estructuras llamadas aminoácidos, que están conectados entre sí como cadenas y la secuencia de aminoácidos determina las estructuras 3D únicas. Estas proteínas proporcionan estructura y soporte a las células. En gran medida, permiten que el cuerpo se mueva y también actúan como un transportador que capta señales y coordina procesos biológicos entre diferentes células, tejidos y órganos.

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Determinación de estructuras proteicas.

La primera estructura de proteínas se determinó en 1958, después de lo cual ayudaron a comprender muchas de las propiedades, mecanismos y funciones del cuerpo. Si bien se están llevando a cabo métodos experimentales para comprender estas estructuras complejas, se han desarrollado métodos computacionales para predecir la estructura de una proteína en paralelo a partir de una secuencia de aminoácidos.

«Este enfoque complementario es rápido y fácil, lo que garantiza un escalado eficiente y mantiene un crecimiento rápido en los datos de secuencia». Deep Mind dijo en un comunicado.

El último logro se produjo durante el Desafío de predicción de la estructura de proteínas de veinte años, también conocido como la 14a prueba experimental integral de tecnologías para el pronóstico de estructuras de proteínas (CASP14). Los investigadores dicen que el nuevo desarrollo tiene el potencial de revolucionar las ciencias de la vida, que se espera que vean el crecimiento de recursos para 130 millones de estructuras de proteínas para fin de año.

Estructura proteica de la tuberculosis. (Foto: Deep Mind)

¿Porque es esto importante?

Los investigadores dicen que tener la forma de estas proteínas a mano dará una idea de su función y mecanismo, que hasta ahora ha sido difícil de alcanzar y puede ser la mayor contribución de la IA al campo de la biología.

La disponibilidad de estructuras de proteínas acelerará la comprensión de los componentes básicos de las células y conducirá a la invención de nuevos fármacos para tratar enfermedades. Deep Mind dijo que la base de datos de proteínas ayudaría a los investigadores a curar enfermedades y perseguirlas.Soluciones a otros problemas importantes que enfrenta la humanidad Incluyendo la resistencia a los antibióticos, la contaminación por microplásticos y el cambio climático.

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Además de proporcionar datos sobre las estructuras de proteínas humanas, la empresa también desarrolló proteínas generales para 20 organismos biológicamente significativos, para un total de 350.000 estructuras de proteínas.

Estructura proteica del parásito de la malaria. (Foto: Deep Mind)

«En los próximos meses, planeamos expandirnos a más de 100 millones de estructuras que cubren la mayor parte de la base de datos de referencia de Uniprod, cada proteína clasificada conocida por la ciencia. Este es el verdadero algoritmo de proteínas del mundo», dijo el equipo de IA.

Alphafold casi predijo la estructura. De las 20.000 proteínas expresadas por humanos, fueron confirmadas por un experimento de referencia independiente, donde los investigadores compararon las estructuras computacionales con las experimentales. Este sistema predice la estructura de la proteína con una precisión del 95 por ciento.

El sistema fue noticia en todo el mundo en 2020 después de determinar la forma 3D de una proteína a partir de su secuencia de aminoácidos. El equipo de Google se desempeñó mejor que los otros 100 equipos en este desafío. “Hace los descubrimientos de muchas generaciones de científicos, desde los primeros pioneros de la imagenología de proteínas y la cristalografía hasta miles de expertos forenses y biólogos estructurales.