La IA impulsa el desarrollo de nuevos fármacos candidatos mediante la predicción de proteínas

Cada vez son más las aplicaciones basadas en inteligencia artificial (IA) que se utilizan en el ámbito de la atención sanitaria. Entre alguna de las tareas para la que se emplea este tipo de tecnología está el análisis de imágenes médicas o la optimización de ensayos clínicos, pero ahora también podría facilitar el descubrimiento de nuevos fármacos candidatos. 

AlphaFold2 es un programa de IA desarrollado por DeepMind que destaca por su capacidad para predecir la estructura de las proteínas mediante el uso de aprendizaje profundo, revolucionando el campo de la biología estructural y siendo una importante herramienta para poder desarrollar futuros medicamentos.

Este programa funciona extrayendo datos de una extensa base de datos de proteínas conocidas para crear modelos de estructuras proteicas. Este sistema es capaz de simular cómo diferentes compuestos moleculares encajarían en los sitios de unión de las proteínas y qué efectos provocarían. Así, los investigadores pueden utilizar las combinaciones resultantes para diseñar y crear nuevos fármacos candidatos con una precisión y rapidez sin precedentes.

La importancia de las proteínas en el organismo

Además de ser fundamentales para la contracción muscular, las proteínas también tienen otras funciones esenciales. Por ejemplo, son las encargadas de acelerar casi todas las reacciones químicas, transportar oxígeno desde el sistema respiratorio hasta los tejidos, y facilitar el movimiento de sustancias del exterior al interior de las células. También forman arquitecturas celulares internas con variadas funciones, reciben señales del exterior celular y transfieren información al interior, entre muchas otras tareas esenciales para el correcto funcionamiento del cuerpo humano.

Las proteínas son cadenas de aminoácidos de diferentes longitudes. Los aminoácidos son pequeñas moléculas compuestas de carbono, hidrógeno, oxígeno y nitrógeno, con la cisteína conteniendo también azufre. La mayoría de los seres vivos utilizan solo veinte tipos de aminoácidos. La estructura tridimensional de las proteínas, determinada por la secuencia y disposición de sus aminoácidos, es crucial para su función. Esta estructura es delicada y puede ser alterada por factores como la radiación, el calor y el pH, afectando así la funcionalidad de la proteína.

Una herramienta para identificar y diseñar compuestos terapéuticos

Bryan Roth, de la Facultad de Medicina de la Universidad de Carolina del Norte, junto con expertos de las universidades de California, Stanford y Harvard, han publicado un estudio en la revista Science sobre la eficacia de AlphaFold2. Este proyecto demuestra que AlphaFold2 puede identificar y diseñar compuestos terapéuticos a partir de una gran gama de posibilidades, facilitando así el desarrollo de medicamentos para diversos trastornos.

En el estudio, los investigadores utilizaron dos proteínas específicas: sigma-2 y 5-HT2A. AlphaFold2 no tenía información previa sobre estas proteínas, lo que lo convierte en un verdadero test de su capacidad predictiva. Estas proteínas están implicadas en afecciones neuropsiquiátricas como el alzhéimer y la esquizofrenia.

AlphaFold2, mediante el aprendizaje profundo y el uso de redes neuronales artificiales, compara estructuras y secuencias de aminoácidos de unas 170.000 proteínas conocidas para predecir la forma de proteínas cuya estructura se desconoce, utilizando la secuencia como referencia. Las predicciones de AlphaFold2 suelen ser muy similares a las obtenidas mediante cristalografía de rayos X, y en algunos casos, incluso mejoran los resultados experimentales.

Los creadores de AlphaFold sostienen que este desarrollo abre la puerta al diseño y producción de fármacos específicamente estructurados para actuar sobre dianas precisas, además de avanzar en áreas de medicina y biología donde conocer la estructura proteica es importante. Aunque estas expectativas puedan parecer ambiciosas, el logro de AlphaFold2 es impresionante y marca un hito en el conocimiento de las estructuras de los seres vivos y sus posibles aplicaciones.