Inteligencia artificial ayuda a generar vacunas a una velocidad récord

La inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de revolucionar el mundo de la ciencia y resolver algunos de los problemas más complejos que enfrenta la biología moderna. El principal de ellos: predecir la estructura de proteínas desconocidas para descubrir los secretos de las células y las enfermedades que las afectan. Recientemente, las estructuras de proteínas han estado en el centro de atención debido a su papel central en el desarrollo de nuevas vacunas de Covid-19, como las basadas en ARN mensajero.

Resolver estructuras de proteínas de forma experimental es un proceso largo y laborioso, que requiere meses de investigación y muchos recursos. La información estructural es esencial para estudiar nuevos virus, comprender su comportamiento y desarrollar vacunas eficaces. La nueva capacidad de los científicos para predecir las estructuras de las proteínas a través de métodos computacionales ha hecho que este proceso sea mucho más rápido y preciso.

Gracias a los avances recientes en inteligencia artificial, ahora es posible predecir las estructuras tridimensionales de proteínas diana muy desafiantes con alta precisión. Se logró un hito cuando AlphaFold2, el sistema de inteligencia artificial creado por la empresa con sede en Londres DeepMind, permitió determinar rápidamente varias estructuras proteicas del SARS-CoV-2, un virus del que sabíamos muy poco hasta hace unos meses. (DeepMind es propiedad de Google desde 2014).

El trabajo incansable de los científicos y la colaboración internacional, con la ayuda de tecnologías de inteligencia artificial de vanguardia como DeepMind, hicieron posible responder rápidamente a la pandemia. Actualmente, hasta 60 posibles vacunas se encuentran en diversas etapas de desarrollo clínico y tres han sido aprobadas para su uso generalizado por ciertas autoridades reguladoras nacionales, según la Organización Mundial de la Salud.

Los investigadores biomédicos consideran este momento un punto de inflexión para la ciencia

“Es un logro absolutamente increíble », dice Torsten Schwede, vicepresidente de investigación de la Universidad de Basilea y director del grupo de investigación del SIB Swiss Bioinformatics Institute, que desarrolla SWISS-MODEL, un servidor de modelado de estructuras de proteínas totalmente automatizado por investigadores de todo el mundo. Los logros de DeepMind también fueron posibles gracias a los avances de los últimos diez años en el campo de la biología estructural computacional, en la que el sistema SWISS-MODEL fue pionero.

SWISS-MODEL fue el primer software automatizado del mundo capaz de modelar de forma autónoma la estructura tridimensional de proteínas que aún no se había descubierto mediante experimentos. En 1993, Manuel Peitsch, bioinformático y fundador de SWISS-MODEL, lanzó la idea de utilizar simulaciones por computadora que no requirieran intervención humana para obtener información estructural sobre proteínas y comprender mejor las funciones moleculares.