\n<\/aside>\n<\/p>\n
La inteligencia artificial ha superado los l\u00edmites del conocimiento cient\u00edfico al predecir la forma de casi todas las prote\u00ednas conocidas, un avance que reducir\u00e1 significativamente el tiempo necesario para realizar descubrimientos biol\u00f3gicos.<\/p>\n
La investigaci\u00f3n fue realizada por la empresa de inteligencia artificial con sede en Londres DeepMind, propiedad de la matriz de Google, Alphabet, que utiliz\u00f3 su algoritmo AlphaFold para construir la base de datos m\u00e1s completa y precisa hasta el momento de los m\u00e1s de 200 millones de prote\u00ednas conocidas.<\/p>\n
La predicci\u00f3n de la estructura de una prote\u00edna a partir de su secuencia de ADN ha sido uno de los mayores desaf\u00edos de la biolog\u00eda. Los m\u00e9todos experimentales actuales para determinar la forma de una sola prote\u00edna tardan meses o a\u00f1os en un laboratorio, por lo que solo se han resuelto alrededor de 190.000, o el 0,1 por ciento, de las estructuras proteicas conocidas.<\/p>\n
El director ejecutivo de DeepMind, Demis Hassabis, dijo que la IA hab\u00eda \u00abproporcionado a los bi\u00f3logos estructurales esta nueva y poderosa herramienta ahora, donde se puede buscar una estructura 3D de una prote\u00edna casi tan f\u00e1cilmente como hacer una b\u00fasqueda de palabras clave en Google\u00bb.<\/p>\n
\u201c[It\u2019s] abriendo enormes oportunidades para que AlphaFold tenga un impacto en… la sostenibilidad, la inseguridad alimentaria y las enfermedades desatendidas\u201d, agreg\u00f3.<\/p>\n\nAgrandar
\/<\/span> El director ejecutivo de DeepMind, Demis Hassabis, dice que la nueva y poderosa herramienta permitir\u00eda a los usuarios \u00abbuscar una estructura 3D de una prote\u00edna casi tan f\u00e1cilmente como hacer una b\u00fasqueda de palabras clave en Google\u00bb.<\/div>\n<\/figcaption><\/figure>\nEn julio de 2021, DeepMind anunci\u00f3 que hab\u00eda predicho la forma de todas las prote\u00ednas humanas, lo que ayud\u00f3 a comprender mejor la salud y las enfermedades humanas. Esa base de datos se ha ampliado 200 veces y ahora contiene m\u00e1s de 200 millones de estructuras de prote\u00ednas predichas, que cubren casi todos los organismos de la Tierra cuyo genoma ha sido secuenciado, desde el par\u00e1sito de la malaria hasta la abeja.<\/p>\n
Estas estructuras ahora est\u00e1n disponibles a trav\u00e9s de una base de datos p\u00fablica alojada por el Instituto Europeo de Bioinform\u00e1tica en el Laboratorio Europeo de Biolog\u00eda Molecular (EMBL-EBI). En el a\u00f1o transcurrido desde su lanzamiento, m\u00e1s de 500.000 investigadores de todo el mundo han accedido a la base de datos AlphaFold para ver m\u00e1s de 2 millones de estructuras, dijo la compa\u00f1\u00eda.<\/p>\n\n Anuncio publicitario <\/span> <\/p>\n<\/aside>\n\u201cCasi todos los medicamentos que han llegado al mercado en los \u00faltimos a\u00f1os se han dise\u00f1ado en parte a trav\u00e9s del conocimiento de las estructuras de las prote\u00ednas\u201d, dijo Janet Thornton, cient\u00edfica s\u00e9nior y directora em\u00e9rita de EMBL-EBI. \u00abAl tener acceso a todas estas nuevas estructuras, especialmente para… organismos inusuales para los que no ten\u00edamos datos estructurales, existe una oportunidad real no solo para dise\u00f1ar nuevos medicamentos… sino para garantizar que esos medicamentos no afecten prote\u00ednas humanas y reacciones cruzadas\u201d.<\/p>\n
Las prote\u00ednas a menudo se conocen como los componentes b\u00e1sicos de la vida. Sus estructuras son importantes porque dictan c\u00f3mo las prote\u00ednas hacen su trabajo. Conocer la forma de una prote\u00edna, por ejemplo, un anticuerpo en forma de Y, les dice a los cient\u00edficos m\u00e1s sobre cu\u00e1l es el papel de esa prote\u00edna.<\/p>\n
Ser capaz de predecir f\u00e1cilmente la forma de una prote\u00edna podr\u00eda permitir a los cient\u00edficos controlarla y modificarla, de modo que puedan mejorar su funci\u00f3n cambiando su secuencia de ADN o dirigiendo f\u00e1rmacos que podr\u00edan adherirse a ella. Por ejemplo, estudiar las prote\u00ednas de la superficie de un par\u00e1sito de la malaria puede ayudar a comprender c\u00f3mo se unen los anticuerpos a \u00e9l y, por lo tanto, c\u00f3mo combatir el pat\u00f3geno de manera efectiva.<\/p>\n
\u201cEl uso de AlphaFold fue realmente transformador, d\u00e1ndonos una visi\u00f3n n\u00edtida de [a] prote\u00edna de superficie de la malaria\u201d, dijo Matthew Higgins, profesor de bioqu\u00edmica en la Universidad de Oxford que estudia la malaria. Su equipo est\u00e1 utilizando estos conocimientos para desarrollar una nueva vacuna contra la malaria, dijo.<\/p>\n
Si bien los cient\u00edficos a\u00fan necesitar\u00e1n confirmar la estructura de una prote\u00edna a trav\u00e9s de experimentos, estas predicciones proporcionar\u00e1n una ventaja inicial masiva y reducir\u00e1n el tiempo requerido para completar el proceso.<\/p>\n
DeepMind dijo que hab\u00eda excluido los virus de la base de datos para evitar que estos datos fueran potencialmente armados por malos actores o bioterroristas.<\/p>\n
En noviembre de 2021, DeepMind anunci\u00f3 una empresa derivada, Isomorphic Labs, que dijo que aplicar\u00eda AlphaFold y otras herramientas de IA para acelerar el descubrimiento de f\u00e1rmacos. Anunci\u00f3 el jueves que abrir\u00eda un laboratorio h\u00famedo tradicional en el Instituto Francis Crick para lograr este objetivo.<\/p>\n
\u201cPodemos empezar a pensar en el dise\u00f1o de f\u00e1rmacos de principio a fin. Ese ser\u00eda mi sue\u00f1o, acelerar todo el proceso, no solo las partes de la estructura… para nuevos medicamentos y curas\u201d, dijo Hassabis. \u00abEso viene\u00bb.<\/p>\n
\u00a9 2022 The Financial Times Ltd. Todos los derechos reservados No debe redistribuirse, copiarse ni modificarse de ninguna manera.<\/em><\/p>\n<\/p><\/div>\nSource link-49<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Agrandar \/ Una imagen publicada por el Instituto Europeo de Bioinform\u00e1tica del EMBL que muestra la estructura de una prote\u00edna humana que fue modelada por el programa inform\u00e1tico AlphaFold. EMBL-EBI\/AFP\/Getty…<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":60326,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[21980],"tags":[1325,22129,26578,26875,18987,1741,246,26876,1464],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/magazineoffice.com\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/60325"}],"collection":[{"href":"https:\/\/magazineoffice.com\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/magazineoffice.com\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/magazineoffice.com\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/magazineoffice.com\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=60325"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/magazineoffice.com\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/60325\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":60327,"href":"https:\/\/magazineoffice.com\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/60325\/revisions\/60327"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/magazineoffice.com\/wp-json\/wp\/v2\/media\/60326"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/magazineoffice.com\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=60325"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/magazineoffice.com\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=60325"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/magazineoffice.com\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=60325"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}