# LA IA ALPHAFOLD PREDICE LAS ESTRUCTURAS DE LAS PROTEÍNAS

Episodio de [PODCAST DE TIM BENIYORK EN BENIDORM](https://escuchario.semeescucha.es/podcast/podcast-de-tim-beniyork-en-benidorm), de TIM BENIYORK.

- Publicado: 25 de julio de 2021
- Duración: 5 min
- Audio: https://www.ivoox.com/ia-alphafold-predice-las-estructuras-de-las_mf_73235299_feed_1.mp3
- Página: https://escuchario.semeescucha.es/podcast/podcast-de-tim-beniyork-en-benidorm/episodio/3912311-la-ia-alphafold-predice-las-estructuras-de-las-proteinas

## Sobre este episodio

LA IA ALPHAFOLD PREDICE LAS ESTRUCTURAS DE LAS PROTEÍNAS  La humanidad lleva medio siglo enfrentada a un gran desafío.  Averiguar los ladrillos que forman la base de la vida.  Un conocimiento esencial para curar enfermedades hoy letales.  En 1969, el biólogo estadounidense Cyrus Levinthal calculó el tiempo que se necesitaría para desentrañar todas las configuraciones posibles de una proteína a partir de su secuencia de aminoácidos.  Y haría falta más tiempo del transcurrido desde el origen del universo, unos 14.000 millones de años.  Sin embargo, un sistema de inteligencia artificial ha logrado resolverlo en unos minutos.  Es un salto de gigante para la biología.  La humanidad se podría quitar una venda de los ojos.  En cabeza de esta revolución se halla el neurocientífico británico Demis Hassabis.  En 2010, Demis fundó la empresa Deep mind.  Para impulsar la inteligencia artificial.  En 2014, Google compró esta compañía por unos 650 millones de dólares.  Ahora, Deepmind ha servido para resolver uno de los mayores retos de la biología.  Las proteínas son diminutas máquinas que llevan a cabo las funciones básicas para la vida.  Están formadas por cadenas de otras moléculas más pequeñas, los aminoácidos.  Que se aprecian como si fueran un collar de perlas.  Estos collares se pliegan en enrevesadas configuraciones que determinan su función.  Por ejemplo, los anticuerpos tienen forma de Y griega.  Son las defensas del cuerpo humano ante invasores como el coronavirus.  En el ADN de cada célula están escritas las recetas de todas las proteínas que necesita para funcionar.  El sistema de Deepmind, bautizado como AlphaFold fue capaz de leer esta secuencia de aminoácidos y predecir la estructura de cada proteína.  Es como adivinar la forma de una tortilla al ver por primera vez una receta con huevos, patatas, cebolla, aceite y sal.  DeepMind y el Laboratorio Europeo de Biología Molecular han publicado más de 350.000 estructuras.  Incluyendo las de unas 20.000 proteínas humanas.  Y las de otros 20 organismos.  Como el ratón de laboratorio y la bacteria de la tuberculosis.  Muchos expertos consideran que se trata de un avance increíble.  Ha ocurrido mucho antes de lo que se esperaba.  Esta forma de cálculo va a cambiar la investigación biológica.  Algunas organizaciones ya están trabajando con la nueva base de datos publicada.  Prácticamente, todas las enfermedades, desde el cáncer al alzhéimer, están relacionadas con la forma de alguna proteína.  Demis, el director ejecutivo de Deepmind ha anunciado que su plan es publicar 100 millones de estructuras en los próximos meses.  Eso supondría ofrecer gratis la predicción de la forma de casi todas las proteínas con una secuencia de aminoácidos conocida.  Y podría ser la contribución más importante hasta ahora, de la inteligencia artificial al conocimiento científico.  Antes, se dilucidaba la forma de una proteína con sincrotrón.  O con el método de la criomicroscopía electrónica.  Es un trabajo que requiere años de análisis.  AlphaFold lo consigue en minutos, pero con errores.  Su precisión es del cincuenta y ocho por ciento.  Veamos otro ejemplo de lo que supone este avance.  Si un científico quiere estudiar una proteína implicada en el cáncer, tiene que esperar meses o años para analizar su forma.  En las bases de datos solo hay unas 180.000 estructuras.  La nueva información publicada por la IA, duplica esa cifra.  Y en unos meses, serán millones.  De momento, el sistema de Deepmind puede predecir la estructura de una molécula aislada.  Pero las proteínas suelen interactuar con otras.  AlphaFold todavía no es capaz de pronosticar los resultados de estas interacciones.  Pero el programa está diseñado para que aprenda solo.  Y para que acelere el conocimiento en todas las áreas de la biología.  Puede que el programa nos llegue a enseñar de qué está formada la vida.

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