Una herramienta gratuita de IA para determinar rápidamente qué estrategia de etiquetado de proteínas funciona mejor para las mediciones de interacción molecular
NanoTemper Technologies y PharmAI lanzan Proto
NanoTemper Technologies, en colaboración con PharmAI, ha anunciado el lanzamiento de Proto, una aplicación web gratuita basada en la IA que revela la mejor estrategia de etiquetado para ayudar a los científicos a medir de forma más eficiente las interacciones moleculares, un proceso necesario para descubrir y desarrollar nuevos medicamentos. Proto es una de las primeras aplicaciones comerciales que utilizan la base de datos de estructuras de proteínas AlphaFold, que el EMBL-EBI y DeepMind, una empresa de Alphabet, pusieron a disposición del público de forma gratuita.
Imagen simbólica
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Los científicos que se dedican al descubrimiento de fármacos necesitan detectar y medir lo bien que se unen las proteínas a las moléculas, lo que requiere un etiquetado, normalmente con la ayuda de un colorante. Si se elige una estrategia de etiquetado errónea, se producen investigaciones costosas y que requieren mucho tiempo.
"Proto utiliza más de 700.000 estructuras de proteínas de AlphaFold o del Banco de Datos de Proteínas de la RCSB para sugerir el colorante adecuado para las mediciones de unión", explica Christina Wolf, científica de datos de NanoTemper. "Esto hace que las mediciones de unión sean más eficientes y fiables, y proporciona a los científicos una confianza adicional en sus resultados".
Esta novedosa predicción de etiquetado es otro paso importante para optimizar los experimentos en el campo de la biotecnología y la industria farmacéutica con la ayuda de la inteligencia artificial. "Queremos ayudar a optimizar la investigación de enfermedades y terapias, por eso hacemos que la herramienta sea gratuita", afirma Philipp Baaske, codirector general de NanoTemper. "Hay numerosas enfermedades raras cuyo estudio no es rentable para las grandes empresas farmacéuticas. Las posibilidades que ofrece el software basado en la IA podrían permitir a los laboratorios más pequeños entrar en el campo de la investigación farmacológica en el futuro y hacer posibles nuevas terapias con su trabajo, beneficiándonos a todos", añade Joachim Haupt, director general de PharmAI.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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