Autor: doctor Unab
Los avances de la Inteligencia Artificial en la Química: Un camino que aún no termina
Los avances de la Inteligencia Artificial en la Química: Un camino que aún no termina OpiniónLas contribuciones de Baker, Hassabis y Jumper no solo han resuelto acertijos científicos, sino que han iniciado una era donde la inteligencia artificial transforma nuestra comprensión biológica. A pesar de los logros de AlphaFold, comprender cómo y por qué una proteína adopta su forma en unentorno biológico real sigue siendo un reto, por lo cual se requiere más investigación. Por ello, invitamos a las nuevas generaciones de científicos e ingenieros a aplicar su conocimientoy creatividad para enfrentar estos desafíos.
La comunidad científica necesita mentes curiosas y apasionadas que profundi'cenen las complejidades del ple-enigma, David Baker, bioquímico enla Universidad de Washington, desarrolló el programa computa: cional Rosetta, que permitenosolo predecir estructuras de proteínas, sino también diseñar protefnas nuevas. Sin embargo, a pesar deestos avances, el problema del plegamiento de proteínas seguía sin resolverse del todo, lo que llevó ala necesidad de un cambio de paradigma. Aquíes donde la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático juegan un papel crucial. En 2010, Demis Hassabis cofundó DeepMind con la misión de combinar neurociencia con TA para abordar problemas importantes.
En 2016, el enfoque se centró en el plegamiento deEste año la Real Academia Sueca de Ciencias anunció un avance revolucionario: el Premio Nobel de Química fue otorgadoa David Baker, Demis Hassabis y John Jumper por su trabajo enla comprensión de las estructuras y funciones de las proteínas. Estereconocimiento marca un hito significativo, ya que los investi'gadores han "descifrado" el código que explica cómo las proteínas, bloques esenciales de la vida, se pliegan en complejas formas tridimensionales. Las proteínasson fundamenta les para numerosos procesos biológicos. Compuestas por cadenas de aminoácidos, su forma específica determina su función en elorganismo. Entender su plegamiento y funcionamiento es luego crucial para el desarrollo de tratamiento de enfermedadescomoel cáncer y la diabetes, asícomo para mejorar procesos bioquímicos e industriales. Al predecir la forma de una proteína, loscientíficos puedenidentificar los puntos de unión de pequeñas moléculas, lo que es el primer paso en el diseño de nuevos medicamentos. Desde el trabajo pionero de Christian Anfinsen en 1961, que demostró que la secuencia de aminoácidos determinala estructura de una proteína, ha resultado un gran desafío predecir esa estructura solamente a partir de la secuencia. Para resolver esteproteínas, liderado por el Químico John Jumper. Usando unaamplía base de datos de estructuras de proteínas experimentales, entrenaron a la IA, resultando en el software AlphaFold2, capaz de predecir estructuras 3D de proteínas con alta precisión. La versión más reciente, AlphaFold3, también puede incluso identificar. sitios de unión a otras moléculas.
Desde su desarrollo, AlphaFold ha predicho las estructuras de más de 200 millones de proteínas, esencialmente todas las proteínas secuenciadas hasta ahora, y su base de datos está disponible gratuitamente, acelerando la investigación en biología, medicina y desarrollo de fármacos. Dr.Dariel ecinnda E nología para laInn Salud ovación'gamiento de proteínas y generen innovaciones. Al celebrar este logro, es evidente que descifrar las estructuras de las proteínas va más allá de un esfuerzo científico; es una puerta de entrada para desvelar los misterios de la vida. Los conocimientos adquiridos tienen el potencial de revolucionar la medicina y abordar algunos de los desafíos más urgentes del mundo. El futuro de la ciencia, guiado por la colaboración y la innovación, nunca ha sido tan prometedor..
