El plegamiento de proteínas podría ayudar a diagnosticar y tratar algunas de las peores enfermedades, y DeepMind cree que la IA puede acelerar ese proceso.

Se sospecha que las enfermedades como la enfermedad de Alzheimer, la enfermedad de Parkinson, la enfermedad de Huntington y la fibrosis quística están causadas por proteínas mal plegadas. Ser capaz de predecir la forma de una proteína permite una mayor comprensión de su papel dentro del cuerpo.

Las técnicas anteriores utilizadas para determinar las formas de las proteínas, como la microscopía crioelectrónica, la resonancia magnética nuclear y la cristalografía de rayos X, llevan años y cuestan decenas de miles de dólares por estructura.

Los investigadores esperan que la IA permitirá modelar las formas de los objetivos desde cero sin necesidad de utilizar proteínas previamente resueltas como plantillas.

DeepMind llama a sus esfuerzos de plegado impulsados ​​por la IA AlphaFold.

AlphaFold usa dos métodos diferentes para construir predicciones de estructuras de proteínas:

  1. El primer método reemplaza repetidamente piezas de una estructura de proteína con nuevos fragmentos de proteína, basándose en una técnica comúnmente utilizada en biología estructural. Una red neuronal inventa nuevos fragmentos.
  2. El segundo método se llama 'descenso de gradiente' que es una técnica matemática aplicada a cadenas de proteínas completas en lugar de piezas y realiza mejoras pequeñas e incrementales.

Crédito de la imagen: DeepMind

DeepMind dice que su trabajo es una demostración exitosa de cómo la IA puede reducir la complejidad de tareas como el plegamiento de proteínas; acelerar el diagnóstico y tratamiento de algunas de las enfermedades más debilitantes del mundo.

En Un concurso organizado por el Protein Structure Prediction Center, AlphaMind fue considerado el ganador entre un total de 98 algoritmos al predecir las formas de 25 de las 43 proteínas. El finalista, en comparación, solo pudo predecir tres de las 43 proteínas.

"Para nosotros, este es un momento realmente clave", dijo Demis Hassabis, cofundadora y CEO de DeepMind. "Este es un proyecto de faro, nuestra primera gran inversión en términos de personas y recursos en un problema científico fundamental, muy importante, del mundo real".

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