Científicos pueden descifrar el código de la vida con herramientas de inteligencia artificial.

En el año 2021, el laboratorio de investigación en inteligencia artificial DeepMind anunció el desarrollo de su primera red neuronal de biología digital, AlphaFold. Este modelo era capaz de predecir con precisión la estructura tridimensional de proteínas, lo cual determina las funciones que desempeñan estas moléculas. Pushmeet Kohli, VP de investigación en DeepMind, menciona: "Solo somos bolsas de agua moviéndonos. Lo que nos hace especiales son las proteínas, los bloques de construcción de la vida. Cómo interactúan entre sí es lo que hace que la magia de la vida suceda".

AlphaFold fue considerado por la revista Science como el avance del año en 2021. En 2022, fue el artículo de investigación más citado en inteligencia artificial. Kohli comenta: "Las personas llevaban décadas investigando las estructuras de proteínas y no podían avanzar mucho. Luego llegó la inteligencia artificial". Además, DeepMind lanzó la Base de Datos de Estructuras de Proteínas AlphaFold, la cual contiene las estructuras de proteínas de casi todos los organismos cuyos genomas han sido secuenciados, poniéndola a disposición de los científicos en todo el mundo de forma gratuita.

Más de 1.7 millones de investigadores en 190 países la han utilizado para investigaciones que van desde el diseño de enzimas que digieren plástico hasta el desarrollo de vacunas más efectivas contra la malaria. Un cuarto de las investigaciones con AlphaFold se destinaron a comprender el cáncer, la Covid-19 y enfermedades neurodegenerativas como Parkinson y Alzheimer. El año pasado, DeepMind lanzó su siguiente generación de AlphaFold, que amplió su algoritmo de predicción de estructuras a biomoléculas como ácidos nucleicos y ligandos.

"Ha democratizado la investigación científica", afirma Kohli. "Científicos que trabajan en países en desarrollo en enfermedades tropicales descuidadas no tenían los fondos para obtener la estructura de una proteína calculada. Ahora, con solo hacer clic, pueden ir a la base de datos de AlphaFold y obtener esas predicciones de forma gratuita". Por ejemplo, uno de los primeros colaboradores de DeepMind, la Iniciativa Medicamentos para Enfermedades Desatendidas, utilizó AlphaFold para desarrollar medicamentos para enfermedades que afectan a millones de personas, como la enfermedad del sueño, la enfermedad de Chagas y la leishmaniasis, que reciben comparativamente poca investigación.

El último avance de DeepMind se llama AlphaMissense. Este modelo categoriza las llamadas mutaciones de sentido erróneo, alteraciones genéticas que pueden dar lugar a la producción de diferentes aminoácidos en posiciones específicas de las proteínas. Dichas mutaciones pueden alterar la función de la proteína misma, y AlphaMissense asigna una puntuación de probabilidad para determinar si dicha mutación es patógena o benigna. "Entender y predecir esos efectos es crucial para el descubrimiento de enfermedades genéticas raras", explica Kohli. El algoritmo, lanzado el año pasado, ha clasificado alrededor del 89 por ciento de todas las mutaciones de sentido erróneo posibles en humanos. Antes, solo el 0.1 por ciento de todas las variantes posibles habían sido clasificadas clínicamente por los investigadores.

"Esto es solo el comienzo", dice Kohli. En última instancia, él cree que la inteligencia artificial podría llevar eventualmente a la creación de una célula virtual que podría acelerar radicalmente la investigación biomédica, permitiendo explorar la biología de forma in silico en lugar de en laboratorios del mundo real. "Con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, finalmente tenemos las herramientas para comprender este sistema muy sofisticado que llamamos vida".

Este artículo aparece en la edición de julio/agosto de 2024 de la revista WIRED UK.