La prestigiosa publicación estadounidense dio a conocer el que considera el descubrimiento científico de 2021.
El equipo de Science explicó que antiguamente las estructuras de proteínas solo podían ser determinadas a través de costosos análisis de laboratorio, que llevaban mucho tiempo, pero gracias al nuevo software pueden ser calculadas de forma rápida por decenas de miles y para complejos proteínicos que interactúan entre ellos.
Importancia del hallazgo
Para explicar la importancia de este logro, el bioquímico computacional de la Universidad de Washington (EE. UU.) David Baker, uno de los expertos que ha liderado uno de los proyectos de predicción de estructuras de proteínas, subrayó que, con este descubrimiento, todas las áreas de la biología computacional y molecular se transformarán.
Las proteínas son los caballos de tiro de la biología, como recuerda Science, ya que ayudan a contraer los músculos, transforman la comida en energía celular, llevan el oxígeno a la sangre y luchan contra los microbios.
Todas las proteínas se inician de la misma manera básica: una cadena lineal de hasta 20 tipos de aminoácidos, unidos en una secuencia codificada en el ADN, que tras ser ensamblada en los ribosomas se pliega en una forma 3D única y compleja.
Esas formas 3D determinan cómo interactúan las proteínas con otras moléculas y definen su papel en la célula.
Datos
Algunos estudios a lo largo de la historia han sugerido que las interacciones entre los aminoácidos son las que marcan la forma final de cada proteína. Teniendo en cuenta las múltiples interacciones que cada miembro de la cadena puede tener con el resto, hasta ahora era muy complicado calcular la forma final de la proteína.
Este programa, cuya versión mejorada se llama AlphaFold2, se entrena a sí mismo usando bases de datos existentes de estructuras de proteínas resueltas para calcular otras nuevas.
Y así se ha llegado a 2021, el año en que las predicciones de estructuras de proteínas hechas con IA se han acelerado: A mediados de julio, Baker y sus colegas informaron de que su propio programa, RoseTTAFold, había resuelto las estructuras de cientos de proteínas, todas de un tipo común para el desarrollo de fármacos.
Lea también:
/km/dm
