El enfoque de aprendizaje profundo de la IA predice rápidamente la estructura de la proteína a partir de la secuencia de aminoácidos.
Las proteínas son cruciales para casi todos los procesos biológicos fundamentales necesarios para la vida. Hacen todo, desde crear y mantener la forma de las células hasta servir como señal y como receptor para las comunicaciones celulares. Las proteínas se componen de largas cadenas de aminoácidos y realizan sus diversas tareas al plegarse en estructuras 3D precisas que determinan cómo funcionan e interactúan con otras moléculas.
Debido a que su forma exacta es tan crucial para su función, la investigación para descubrir la forma exacta es una tarea central para la biología molecular. Esta tarea es especialmente importante para el desarrollo de medicamentos que salvan vidas y alteran la vida. La predicción de cómo las proteínas se pliegan en función de su secuencia de aminoácidos se ha avanzado en los últimos años mediante métodos computacionales.
AI abre las puertas a una predicción súper rápida
Pero incluso con grandes pasos hacia adelante, los métodos están limitados en la escala y el alcance de las proteínas que se pueden predecir. Sin embargo, una nueva investigación de Harvard puede cambiar ese hecho. Un científico de la facultar de medicina de Harvard utilizó una forma de inteligencia artificial (AI) para predecir la estructura de cualquier proteína, en teoría, basada en su secuencia de aminoácidos.
Los métodos de IA se conocen como aprendizaje profundo y podrían mejorar los métodos predictivos actuales al hacerlos un millón de veces más rápido con la misma precisión. El biólogo de sistemas Mohammed AlQuraishi publicó su investigación sobre el uso de la IA en la predicción de la forma de la proteína en Cell Systems el 17 de abril.
"El plegamiento de proteínas ha sido uno de los problemas más importantes para los bioquímicos durante el último medio siglo, y este enfoque representa una novedad fundamental. forma de enfrentar ese desafío ", dijo AlQuraishi, instructor de biología de sistemas en el Instituto Blavatnik en HMS y miembro del Laboratorio de Farmacología de Sistemas.
Largo camino por recorrer
"Ahora tenemos una vista completamente nueva desde la cual explorar el plegamiento de proteínas, y creo que acabamos de comenzar a rascar la superficie". Las proteínas se construyen a partir de una biblioteca de 20 aminoácidos diferentes. Estos diferentes aminoácidos se pueden imaginar como letras en un alfabeto que se pueden combinar en palabras, oraciones, párrafos y textos más grandes. A diferencia de una página plana, los aminoácidos son objetos físicos colocados en el espacio con sus cadenas formando bucles, espirales, hojas y giros. .
A pesar de un intenso esfuerzo por parte de los científicos durante más de cuatro décadas, no se ha logrado una manera rápida y rentable de predecir estas formas complejas. El nuevo método de inteligencia artificial podría abrir las puertas para comprender las enfermedades y diseñar formas de combatirlas.
La investigación continúa
"Lo que es convincente sobre el problema es que es bastante fácil de establecer: tome una secuencia y descubra la forma", dijo AlQuraishi. "Una proteína comienza como una cadena no estructurada que tiene que tomar una forma 3D, y los posibles conjuntos de formas en que una cadena puede plegarse es enorme. Muchas proteínas tienen una longitud de miles de aminoácidos, y la complejidad supera rápidamente la capacidad de La intuición humana o incluso las computadoras más poderosas ".
El nuevo método muestra una gran promesa. En su forma actual, no está listo para ser utilizado para el descubrimiento o diseño de medicamentos, pero AlQuraishi y otros continuarán optimizándolo en su laboratorio.
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