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Google: Inteligencia Artificial predice composición de las proteínas

Inteligencia Artificial de Google predice composición de las proteínas
Inteligencia Artificial de Google predice composición de las proteínas | AlphaFold
Esta tecnología ayudará a comprender mecanismos de enfermedades como la malaria, el Alzheimer y el cáncer
2022-07-30 | REDACCIÓN RÉCORD
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Una inteligencia artificial de Google pronosticó la estructura de casi todas las proteínas conocidas; Se necesitan unos 200 millones de moléculas para comprender la biología de todos los seres vivos del planeta y los mecanismos de algunas de las enfermedades más comunes, desde la malaria hasta el Alzheimer y el cáncer.

Este trabajo inicia una nueva era de biología digital”, sentenció Demis Hassabis, experto en programación y neurociencia de 45 años que es el principal creador de AlphaFold, el sistema de redes neuronales que resolvió casi por completo uno de los mayores problemas de la biología.

Conocer la estructura tridimensional de estas moléculas a partir de su secuencia genética es fundamental para entender su funcionamiento, pero es un problema extremadamente difícil.

Predicción de AlphaFold de la estructura de la vitelogenina

"Este universo de proteínas es un regalo para la humanidad", subrayó Hassabis durante la presentación de la nueva base de datos, en conferencia de prensa, junto a científicos del Laboratorio de Ciencias Moleculares Europeas, organismo público que colaboró ​​en el desarrollo de la AlphaFold.

Antes de que apareciera esta tecnología, se había determinado la estructura de unas 200.000 proteínas, una tarea que llevó 60 años e involucró a miles de científicos. Este “Google de la vida” muestra la secuencia bidimensional de cualquier proteína, y el modelo tridimensional indica el nivel de confianza de la predicción, que tiene una tasa de error similar o incluso menor que los métodos convencionales.

Es importante señalar que AlphaFold no determina la realidad, sino que la predice. Lea la secuencia genética y calcule la forma más probable en que se configurarán los aminoácidos. La predicción es altamente confiable, lo que ahorra a los científicos mucho tiempo y dinero para realizar trabajos teóricos sin usar equipos costosos para determinar la estructura real de una proteína hasta que realmente se haga lo necesario.

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Demis Hassabis, inventor de esta tecnología