Llega AlphaFold 3, la IA de Google que predice las interacciones de las moléculas de la vida. Su descripción se ha publicado este miércoles en la revista Nature, donde sus responsables explican que la nueva tecnología lleva "el mundo biológico a la alta definición". Esto quiere decir que permite a los científicos ver los sistemas celulares en toda su complejidad, mediante sus estructuras, las interacciones y las modificaciones. Es decir, se trata de un "modelo revolucionario" que mejora los anteriores y que trabaja con una precisión sin precedentes.
La cosa es que cada célula vegetal, animal y humana hay miles de millones de máquinas moleculares que están formadas por proteínas, ADN y otras moléculas, pero ninguna de ellas funciona por ella misma. La clave está en ver cómo interactúan entre ellas, mediante millones de tipo de combinaciones: entender este funcionamiento es esencial para empezar a comprender los procesos de la vida y tratar enfermedades. Aquí está donde entra en juego la última versión de AlphaFold, desarrollada por Google DeepMind en colaboración con Isomorphic Labs.
La nueva IA de Google, más allá
AlphaFold 3 se basa en los fundamentos de su predecesor, AlphaFold 2, que en 2020 supuso un "avance fundamental" en la predicción de la estructura de las proteínas. Concretamente, en 2022 se publicaron las predicciones de la estructura tridimensional de casi todas las proteínas (200 millones) a partir de su secuencia de aminoácidos. Millones de investigadores de todo el planeta han utilizado esta versión para hacer hallazgos en áreas como las vacunas contra la malaria, los tratamientos contra el cáncer y el diseño de enzimas.
Ahora, la nueva inteligencia artificial es capaz de predecir con más precisión la estructura de una amplia gama de sistemas biomoleculares en un marco unificado gracias a las mejoras sustanciales introducías en la arquitectura de aprendizaje profundo y el sistema de entrenamiento. En el caso de las interacciones de las proteínas con otros tipos de moléculas, consigue una mejora de al menos el 50% en comparación con los métodos de predicción existentes; y para algunas categorías importantes de interacción, se ha duplicado la exactitud de predicción. "AlphaFold 3 nos lleva más allá de las proteínas para abarcar un amplio espectro de biomoléculas. Este salto podría dar lugar a una ciencia más transformadora, desde el desarrollo de materiales bio-renovables y cultivos más resistentes hasta la aceleración del diseño de fármacos y la investigación genómica", añade Google DeepMind.
AlphaFold 3, una IA gratuita
A partir de una lista de moléculas, AlphaFold 3 es capaz de generar su estructura tridimensional conjunta, mostrando cómo encajan entre ellas. Modela grandes biomoléculas como proteínas, ADN y ARN, así como pequeñas moléculas (ligandos). También puede modelizar modificaciones químicas de estas moléculas que controlan el funcionamiento saludable de las células y que, cuando se alteran, pueden provocar enfermedades. Esta nueva ventana en las moléculas de la vida revela cómo están todas conectadas y ayuda a comprender cómo estas conexiones afectan funciones biológicas, como la acción de los fármacos, a la producción de hormonas y el proceso de reparación del ADN que preserva la salud.
Los científicos pueden acceder gratuitamente a la mayoría de sus funciones mediante su servidor. Con unos pocos clics, pueden aprovechar la potencia para modelizar estructuras compuestas por proteínas, ADN, ARN y una selección de ligandos, iones y modificaciones químicas. "AlphaFold 3 tiene el potencial de ser tan innovador como AlphaFold, cuando se lanzó por primera vez. Con el servidor, ya no se trata de predecir estructuras, sino de facilitar generosamente el acceso y permitir a los investigadores plantearse preguntas atrevidas y acelerar los descubrimientos", ha apuntado a Céline Bouchoux (Instituto Francis Crick). Por su parte, Isomorphic Labs añade: "Comprender el mundo biomolecular que llevamos dentro y como las complejas redes de moléculas interactúan en nuestras células es un punto de partida crucial para entender y tratar las enfermedades mediante el diseño racional de fármacos". Es por esto que se ha desarrollado este innovador modelo de IA que proporciona una visión precisa a escala atómica de la estructura de los sistemas biomoleculares, concluye.