Herramientas de Inteligencia Artificial arrojan luz sobre millones de proteínas
La IA como valiosa herramienta de investigación
Un equipo de investigación de la Universidad de Basilea y el Instituto Suizo de Bioinformática SIB ha descubierto un tesoro de proteínas sin caracterizar. Aprovechando la reciente revolución del aprendizaje profundo, descubrieron cientos de nuevas familias de proteínas e incluso un nuevo pliegue proteico predicho. El estudio se ha publicado ahora en "Nature".
Una instantánea de la red interactiva "Protein Universe Atlas".
University of Basel, Biozentrum
En los últimos años, AlphaFold ha revolucionado la ciencia de las proteínas. Esta herramienta de Inteligencia Artificial (IA) se ha entrenado a partir de datos sobre proteínas recogidos por científicos durante más de 50 años, y es capaz de predecir la forma tridimensional de las proteínas con gran precisión. Su éxito llevó a modelizar la asombrosa cifra de 215 millones de proteínas el año pasado, lo que permite conocer la forma de casi cualquier proteína. Esto es especialmente interesante para las proteínas que no se han estudiado experimentalmente, un proceso complejo y largo.
"Ahora hay muchas fuentes de información sobre proteínas, que encierran valiosos conocimientos sobre su evolución y funcionamiento", afirma Joana Pereira, responsable del estudio. Sin embargo, la investigación se enfrenta desde hace tiempo a una jungla de datos. El equipo de investigación dirigido por el profesor Torsten Schwede, jefe de grupo del Biozentrum de la Universidad de Basilea y del Instituto Suizo de Bioinformática (SIB), ha logrado descifrar parte de la información oculta.
A vista de pájaro se descubren nuevas familias y pliegues de proteínas
Los investigadores construyeron una red interactiva de 53 millones de proteínas con estructuras AlphaFold de alta calidad. "Esta red constituye una valiosa fuente para predecir teóricamente a gran escala familias de proteínas desconocidas y sus funciones", subraya la Dra. Janani Durairaj, primera autora. El equipo pudo identificar 290 nuevas familias de proteínas y un nuevo pliegue proteico que se asemeja a la forma de una flor.
Aprovechando la experiencia del grupo de Schwede en el desarrollo y mantenimiento del software SWISS-MODEL, la red se ha convertido en un recurso web interactivo denominado "Atlas del Universo Proteínico".
La IA como valiosa herramienta de investigación
El equipo ha empleado herramientas basadas en Deep Learning para encontrar novedades en esta red, allanando el camino a innovaciones en ciencias de la vida, desde la investigación básica a la aplicada. "Entender la estructura y función de las proteínas suele ser uno de los primeros pasos para desarrollar un nuevo fármaco, o modificar sus funciones mediante ingeniería de proteínas, por ejemplo", señala Pereira. El trabajo ha contado con el apoyo de una subvención "kickstarter" de la SIB para fomentar la adopción de la IA en los recursos de las ciencias de la vida. Subraya el potencial transformador del Deep Learning y los algoritmos inteligentes en la investigación.
Con el Protein Universe Atlas, los científicos ahora pueden aprender más sobre las proteínas relevantes para su investigación. "Esperamos que este recurso ayude no solo a investigadores y biocuradores, sino también a estudiantes y profesores, proporcionando una nueva plataforma para aprender sobre la diversidad de proteínas, desde la estructura hasta la función y la evolución", dice Janani Durairaj.
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.
Publicación original
Janani Durairaj, Andrew M. Waterhouse, Toomas Mets, Tetiana Brodiazhenko, Minhal Abdullah, Gabriel Studer, Gerardo Tauriello, Mehmet Akdel, Antonina Andreeva, Alex Bateman, Tanel Tenson, Vasili Hauryliuk, Torsten Schwede, Joana Pereira; "Uncovering new families and folds in the natural protein universe"; Nature, 2023-9-13
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