¿Por qué plegar proteínas es un logro para la inteligencia artificial?

Las proteínas suelen ser llamadas los “ladrillos” de la vida, y en 2018 la inteligencia artificial logró plegarlas con éxito. Pero vayamos por pasos: ¿Por qué las proteínas están plegadas? ¿Por qué es importante saber cómo se doblan? ¿Para qué dejamos esta tarea a las máquinas, y por qué su éxito es relevante?

Como resumen, saber cómo se comportan las proteínas en nuestro cuerpo es clave a la hora de tratar enfermedades como el alzhéimer, el párkinson o la fibrosis quística. Y para descubrir esto primero necesitamos saber qué forma tienen. Ahí es donde entra la inteligencia artificial, ya usada en medicina.

¿Para qué quiero saber la forma de una proteína?

A la hora de diseñar nuevas terapias resulta imprescindible entender qué forma tiene cada proteína implicada en una enfermedad, y estas se cuentan por cientos. Si quiero que un fármaco para el alzheimer funcione solo con determinada proteína implicada en el deterioro neuronal, necesito que “encaje” con ella como si de un puzzle se tratase.

Para ello, hace unos años unos investigadores y programadores lanzaron Fold It, un juego en el que los jugadores se pasaban niveles doblando proteínas. El objetivo de esta gamificación era el de educar, pero también el de dar con formas estables en que las proteínas pudiesen encapsularse. Encontrar la forma de la pieza del puzzle.

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Las proteínas son enormes conjuntos de átomos con comportamientos extraordinariamente complejos. Por ejemplo, una proteína con forma de tubo recto será difícil de “marcar” por fármacos, mientras que otra que contenga moléculas en forma de “garfio” tendrá asideros para diferentes compuestos químicos que sirvan de anclaje.

Pensemos en una grulla de origami. Diferentes marcas iniciales dan lugar a grullas similares pero no iguales, y en el caso de las proteínas la forma final aparece como resultado de un gran número de factores químicos. En palabras de los organizadores de Fold It, “saber la estructura de una proteína es clave para entender cómo funciona y cómo dirigir fármacos”.

La máquina que dobla proteínas

Fold It es una maravillosa aplicación que usa el potencial humano para lograr dar con un resultado. Es el equivalente a poner a trabajar a la humanidad, ya que cualquiera puede bajarlo y ponerse a probar combinaciones. Sin embargo, hemos dado con un sistema aún mejor: usar la potencia de las máquinas.

A finales de 2018, el equipo de DeepMind lanzaba un comunicado. Su inteligencia artificial, aprendiendo de casos reales, había sido capaz de determinar con éxito un gran número de estructuras tridimensionales de proteínas en base únicamente a su secuencia genética.

No sirve con todas las proteínas, ya que aprende de una base de datos limitada; y no siempre acierta, pero supone un avance significativo frente a otros métodos existentes. El programa AlphaFold acierta más que sus predecesores, probablemente porque hace uso de deep learning.

Funciona del siguiente modo: en base al conocimiento previo de una base de datos que agrupa el ADN de los aminoácidos presentes en diferentes proteínas, y su forma, trata de adivinar los ángulos en los que se doblarán combinaciones distintas.

Una vez tiene estos “ángulos grandes”, va ajustando el resto de factores, como puede verse en la animación de arriba. El resultado final es una forma ordenada que podría o no ser válida.

Para comprobarlo, los investigadores hacen uso de técnicas como la cristalografía por rayos X, la resonancia magnética nuclear o la criomicroscopía electrónica. Si acierta, la máquina aprende que va por el camino correcto, pero incluso cuando falla sigue sumando experiencia.

Este tipo de conocimiento cambiará la medicina

Hoy día los medicamentos se reparten de forma más o menos uniforme por el cuerpo, y solo un pequeño porcentaje de su compuesto activo llega a donde tiene que ir. Sin embargo, las diferentes proteínas presentes en nuestro cuerpo pueden actuar como disparadores de un mecanismo de desencapsulado inteligente.

Es decir, que una vez la cápsula esté cerca de donde tiene que estar, se abra y, si no, que no se abra, por poner un ejemplo de aplicación práctica. Pensemos en la reducción de daños secundarios por tratamientos invasivos y agresivos para el organismo. En lugar de 10 mg en una pastilla podríamos tenerlas de 1 mg, o mucho menos.

Gracias al uso de la inteligencia artificial en el desarrollo de fármacos sabríamos que incluso usando una cantidad ínfima de medicamento tendríamos un efecto mucho mayor en la recuperación del paciente. Las pastillas serían, en esencia, pequeños nanorrobots tan simples como una cerradura de combinación.

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Todavía quedan años para su puesta en práctica

Aunque supone un importante avance, esta técnica guarda relación con otras como las “tijeras” CRISPR Cas9. Necesitamos muchos años para afinarlas y sacarles partido porque es como haber descubierto la jeringuilla, el escalpelo o el microchip. Ahora hay que saber usarlas, aprender de miles de ensayos y construir conocimiento que sirva como base para una nueva medicina.

Es aquí donde vuelve a entrar en juego la inteligencia artificial, en este caso para ahorrar miles de millones a los laboratorios, y hacer en el proceso que los fármacos para enfermedades raras sean más asequibles.

Para entender esto, pensemos en lo que aportó el cálculo infinitesimal al diseño de edificios o al cálculo de máquinas de clima. Hoy día cualquiera puede bajarse un programa y (sabiéndolo usar) echar números para elegir las frigorías de su aire acondicionado.

Gracias a esta modelización de la realidad conseguimos ajustar el consumo eléctrico a las necesidades reales de un piso, un hospital o un centro comercial. En medicina, pronto tendremos bancadas de pruebas virtuales con la inteligencia artificial como motor que nos indiquen qué compuestos serán más efectivos en el tratamiento de enfermedades tan duras como el alzheimer.

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