Google DeepMind gana el Premio Nobel conjunto de Química por su IA de predicción de proteínas
Hassabis y Jumper crearon AlphaFold, una herramienta de inteligencia artificial que en 2020 resolvió un problema con el que los científicos han estado luchando durante décadas: predecir la estructura tridimensional de una proteína a partir de una secuencia de aminoácidos. Desde entonces, la herramienta se ha utilizado para predecir las formas de todas las proteínas conocidas por la ciencia. Su último modelo, AlphaFold 3, puede predecir las estructuras de ADN, ARN y moléculas como ligandos, que son esenciales para el descubrimiento de fármacos. DeepMind también ha publicado el código fuente y la base de datos de sus resultados de forma gratuita para los científicos.
Baker ha creado varias herramientas de inteligencia artificial para diseñar y predecir la estructura de proteínas, como una familia de herramientas llamada Rosetta. En 2022, su laboratorio creó una herramienta de inteligencia artificial de código abierto llamada ProteinMPNN que podría ayudar a los investigadores a descubrir proteínas previamente desconocidas y a diseñar otras completamente nuevas. Ayuda a los investigadores que tienen en mente una estructura proteica exacta a encontrar secuencias de aminoácidos que se pliegan en esa forma. Más recientemente, a finales de septiembre, el laboratorio de Baker reveló que habían moléculas personalizadas desarrolladas que permiten a los científicos apuntar y eliminar con precisión proteínas asociadas con enfermedades en las células vivas.
“[Proteins] evolucionó a lo largo de la evolución para resolver los problemas que enfrentaron los organismos durante la evolución. Pero hoy nos enfrentamos a nuevos problemas, como el covid. Si pudiéramos diseñar proteínas que fueran tan buenas para resolver nuevos problemas como las que evolucionaron durante la evolución lo son para resolver viejos problemas, sería realmente poderoso”, dijo Baker. Revisión de tecnología del . en 2022.