La tecnología es una parte importante en la vida de gran parte de la población mundial. Sus beneficios se pueden apreciar en distintos ámbitos como el entretenimiento pero también en otros como la ciencia. Al respecto, personal de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) de los campos de la Física, Química y Medicina se han unido con un objetivo específico. Estudiar el plegamiento de proteínas (proceso natural que ocurre a nivel molecular) y su eventual representación computacional con el uso de Inteligencia Artificial para predecir su comportamiento.
“Una proteína es una estructura biológica que está conformada a partir de aminoácidos que pueden unirse a través de un enlace químico (llamado enlace peptídico) y forman estructuras dimensionales lineales llamadas péptidos, los cuales generan funciones cuando tienen una estructura tridimensional específica”, explicó José https://www.saludiario.com/wp-content/uploads/2015/12/8f6d71a5-bigstock-human-brain-and-computer-chip-39563953-1-e1464383720513.jpg León Pedroza, del Departamento de Bioquímica de la Facultad de Medicina.
Cómo ayudaría con algunas enfermedades
En tanto, la inteligencia artificial está básicamente formada por algoritmos que se entrenan para predecir un resultado, por lo cual la información biológica se representa utilizando ecuaciones y diversos cálculos numéricos que permiten estimar cómo será la proteína.
El especialista destacó que este proceso ocurre a nivel molecular y un solo plegamiento erróneo en la secuencia de proteínas causa enfermedades graves como la de las Vacas Locas.
Al respecto, Ramón Garduño Juárez, del Instituto de Ciencias Físicas, dijo que tienen numerosas estructuras y funciones, cuyo problema principal es predecirlas. Detalló que con cada aminoácido que se añade a una secuencia proteica se multiplican por 20 las posibilidades y “sumamos un número gigantesco de secuencias posibles”.
El papel de la Inteligencia Artificial
El físico destacó que el problema en la predicción de estructura es cómo pasar del genotipo -que es la información genética-, a aminoácidos que van codificados en ARN mensajero y en otras unidades que, una a una, se ensamblan hasta que forman una hilera. Aunque hasta el momento no se sabe en qué momento la proteína se pliega.
“Lo que nos limita, precisamente, es el número de cálculos que tenemos que hacer para predecir. Sabemos que las proteínas se pliegan naturalmente en una escala de milisegundos a segundos”.
Rogelio Rodríguez Sotres, del Departamento de Bioquímica de la Facultad de Química, destacó que para avanzar en la representación del plegamiento de proteínas con inteligencia artificial, la comunidad científica internacional realizó el concurso CASP (Evaluación Crítica de Técnicas para la Predicción de la Estructura de las Proteínas), donde en varias ediciones no se logró superar 60 por ciento de las predicciones.
Refirió que en la edición 13 del concurso la compañía DeepMind, que contaba con un programa campeón de ajedrez (AlphaZero), logró el reto de 60 por ciento de éxito, al utilizar un conjunto de algoritmos llamados Redes Neuronales de Inteligencia Artificial, los cuales buscan imitar la capacidad humana de las neuronas para pensar y resolver problemas en forma digital.
Una neurona digital recibe información numérica, ejecuta operaciones y “decide” si contesta 0 o 1. No obstante, en el cerebro se necesitan miles de conexiones para tener un resultado. Hasta ahora, los intentos para utilizar la inteligencia artificial en el campo de la biología molecular concentran esfuerzos científicos y tecnológicos en varias partes del mundo.
