Nueva investigación muestra cómo el modelado de inteligencia artificial puede proporcionar información sobre las estructuras de las proteínas

Nueva investigación sobre algoritmos de inteligencia artificial (IA) que se lleva a cabo en la Universidad de York está permitiendo a los científicos desarrollar modelos más completos de las estructuras de las proteínas en el cuerpo humano. Esto puede tener un gran impacto en el diseño de terapias y vacunas.

La investigación se publicó en la revista Nature Structural and Molecular Biology.

Hasta un 70 por ciento de las proteínas humanas están rodeadas y soportadas por azúcares, y esto tiene un impacto en su apariencia y función. Los virus que están detrás de enfermedades como el COVID-19 y el ébola también están protegidos por azúcares, y la adición de estos se conoce como modificación.

Programa de inteligencia artificial AlphaFold

Los investigadores primero desarrollaron un software que agrega componentes de azúcar que faltan a los modelos creados con un programa de IA llamado AlphaFold, lo que les permitió estudiar las proteínas más a fondo. AlphaFold fue creado por Google DeepMind, y realiza predicciones de las estructuras de las proteínas.

El Dr. Jon Agiree, del Departamento de Química, es el autor principal de la investigación, que se llevó a cabo junto con el Dr. Elisa Fadda y Carl A. Fogarty, de la Universidad de Maynooth. También participó Haroldas Bagdonas, estudiante de doctorado en el Laboratorio de Biología Estructural de la Universidad de York.

“Las proteínas del cuerpo humano son máquinas diminutas que, en sus miles de millones, forman nuestra carne y huesos, transportan nuestro oxígeno, nos permiten funcionar y nos defienden de los patógenos. Y al igual que un martillo confía en su cabeza de metal para golpear objetos puntiagudos, incluyendo clavos, las proteínas tienen formas y composiciones especializadas para realizar sus funciones”, dijo el Dr. Agiree.

“El método AlphaFold para la predicción de la estructura de las proteínas tiene el potencial de revolucionar los flujos de trabajo en biología, lo que permite a los científicos entender una proteína y el impacto de las mutaciones más rápido que nunca”.

“Sin embargo, el algoritmo no tiene en cuenta las modificaciones esenciales que afectan la estructura y función de las proteínas, lo que nos da solo una parte de la imagen. Nuestra investigación ha demostrado que esto se puede abordar de manera relativamente sencilla, lo que lleva a una predicción estructural más completa”.

Haciendo predicciones estructurales precisas

A través del nuevo programa AlphaFold y la base de datos correspondiente de estructuras de proteínas, el equipo de científicos puede hacer predicciones estructurales precisas para todas las proteínas humanas conocidas, lo que es un gran paso adelante en el campo.

“Siempre es genial ver cómo una colaboración internacional crece y da frutos, pero esto es solo el comienzo para nosotros”, continuó el Dr. Agiree. “Nuestro software se utilizó en el trabajo estructural de glicanos que subyace a las vacunas de ARN mensajero contra el SARS-CoV-2, pero ahora hay mucho más que podemos hacer gracias al salto tecnológico de AlphaFold. Todavía estamos en las primeras etapas, pero el objetivo es pasar de reaccionar a los cambios en un escudo de glicanos a anticiparlos”.