Seguramente has escuchado de las capacidades de la inteligencia artificial para generar textos e imágenes a partir de un comando. Pero, ¿sabías que la IA también puede crear proteínas nunca antes vistas?
Este es uno de los últimos avances registrados en biotecnología, logrado por el equipo científico de EvolutionaryScale, una empresa formada por ex investigadores de Meta. Consiste en un modelo de IA diseñado para la creación de una proteína fluorescente artificial que comparte solo el 58% de su secuencia con las proteínas fluorescentes naturales.
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De acuerdo a Live Science, este es un tipo de proteína que capta la luz y la libera en una longitud de onda más larga, lo que la hace brillar en un nuevo tono de verde. Funcionan especialmente en la investigación biológica, pues al añadirlas en ciertas moléculas se pueden rastrear y estudiar.
Según el estudio publicado en bioRxiv, la nueva proteína podría servir para descubrir novedosos fármacos y diseñar nuevos productos químicos para la degradación de plásticos.
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Cómo funciona el modelo de inteligencia artificial para crear proteínas
Los científicos de Evolutionary Scale utilizaron el modelo de lenguaje con IA ESM3, y lo entrenaron con 2.78 mil millones de proteínas e información sobre su secuencia, su estructura y su función. Luego, escondieron aleatoriamente fragmentos de información sobre estas proteínas y solicitaron que ESM3 predijera los fragmentos faltantes.
El modelo de inteligencia artificial generó 96 proteínas con secuencias y estructuras que probablemente produzcan fluorescencia. Entonces, el equipo eligió una que tuviera menos secuencias en común con las proteínas fluorescentes naturales.
A partir de esa, el ESM3 generó otra iteración que dio lugar a nuevas secuencias que aumentaban el brillo, y el resultado fue una proteína fluorescente verde distinta a cualquier otra que se encuentre en la naturaleza, denominada “esmGPF”.
Según EvolutionaryScale, estas iteraciones que demoraron unos segundos en crearse con la inteligencia artificial, tardarían 500 millones de años de evolución para lograrse naturalmente.
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La investigación demostró que el ESM3 va más allá de predecir las proteínas existentes. Utilizando la información obtenida de 771 mil millones de datos únicos sobre estructura, función y secuencia, el modelo puede generar nuevas proteínas con funciones particulares. Un patrocinador del estudio, Lux Capital, lo describió como el “momento ChatGPT para la biología” sintética.
Sin embargo, estos modelos de IA tienen limitaciones y para asegurar la precisión del estudio, las predicciones de las proteínas deben verificarse. Afortunadamente, la IA también permite acelerar la búsqueda de estructuras proteínicas y evitar usar rayos X para mapear una por una. (I)