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Publicado el 16 de agosto de 2021

Predicción del Proteoma humano con IA

Las proteínas componen los organismos vivos y son esenciales para la vida. Poco se conoce de sus estructuras, pero la Inteligencia Artificial logró predecir una imagen completa del Proteoma humano.

El ser humano tiene alrededor de 20.000 proteínas. El conocimiento de sus estructuras ayuda a conocer cómo se desarrolla la vida y generar medicamentos para mejorarla. La información para producir las proteínas se encuentra en el ADN aunque se conoce poco de las estructuras proteicas. Una app llamada AlphaFold predijo una imagen completa del Proteoma humano y otros organismos.

Las proteínas son componentes esenciales de los organismos vivos. Por lo cual, su comprensión es fundamental para el avance de la medicina. Sin embargo, solo se conocen las estructuras de una pequeña fracción. Por ello, los investigadores utilizaron un programa llamado AlphaFold para predecir las estructuras de 350.000 proteínas de humanos y de otros organismos.

Proteinas

Los biólogos se refieren al conjunto completo de estas proteínas como el «proteoma». El avance podría impulsar el descubrimiento de nuevos medicamentos para tratar enfermedades (entre otras aplicaciones).

Demis Hassabis es director ejecutivo y co-fundador de la empresa especializada en inteligencia artificial DeepMind, creadora de la aplicación AlphaFold. Demis indicó «Creemos que es la imagen más completa y precisa del proteoma humano hasta la fecha».
El resumen del trabajo señala que después de décadas de esfuerzo, se han determinado experimentalmente sólo el 17% de las estructuras. El trabajo amplía la cobertura estructural aplicando el método de aprendizaje automático con AlphaFold2, a un 98,5% de las proteínas humanas (con una predicción segura del 58% de los cuales el 36% de todos tiene una confianza muy alta).
El estudio pone a disposición de la comunidad de forma gratuita las predicciones a través de una base de datos pública (alojada por el Instituto Europeo de Bioinformática en https://alphafold.ebi.ac.uk/).

Adaptado de:

Por

Ulises Rapallini

Rapallini Ulises M. A.
Email: ulises.rapallini@gmail.com
IEEE CIS Argentina