DeepMind, el laboratorio londinense de inteligencia artificial que Google compró en 2014, ya ha creado programas que ganan siempre al ajedrez, pero el objetivo final de la empresa no está en los pasatiempos, sino en resolver acuciantes problemas científicos. Su algoritmo AlphaFold, ha ganado una competición mundial en predecir la estructura tridimensional de proteínas.
La estructura final de cada proteína determina su función. Los anticuerpos, por ejemplo, son como ganchos que se acoplan a los microbios. La hemoglobina tiene un hueco que atrapa moléculas de oxígeno.
Predecir la estructura de cualquier proteína a partir de su secuencia de aminoácidos se considera uno de los santos griales de la biología.
Se tardaría más que la edad del universo en doblar una proteína por todas sus configuraciones posibles antes de dar con la estructura tridimensional correcta por azar.
Ciertas enfermedades, como el alzhéimer, el párkinson, la diabetes, se deben a la acumulación de proteínas mal plegadas, algo que se podría evitar conocida la relación entre su secuencia y su estructura. Además, con la capacidad de predecir exactamente cómo se doblará una cadena de aminoácidos, los científicos pueden diseñar proteínas artificiales, por ejemplo para degradar plásticos o compuestos contaminantes, del organismo o del medio ambiente.
“El programa de DeepMind acierta más veces y con más precisión que los demás, pero no resuelve todas las estructuras”, explica Bates a Materia. Esto es porque la inteligencia artificial aprende de una base de datos de proteínas conocidas, y por tanto tropieza con estructuras completamente nuevas.
El equipo de Google, que se presentaba por primera vez al certamen, quedó primero de 98 concursantes, al estimar con mayor precisión la estructura de 25 de las 43 proteínas.
La inteligencia artificial constituye un avance increíble con respecto a esas técnicas complejas y costosas, aunque todavía no es capaz de sustituirlas por completo.
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