Las moléculas poseen la clave de todo. Los seres humano están formados por miles de millones de moléculas, por lo que saber cómo interactúan entre ellas resulta imprescindible para comprender la biología y desarrollar avances médicos. Esto es lo que ofrece AlphaFold 3, la nueva versión de AlphaFold, una herramienta desarrollada por Google DeepMind, la división de inteligencia artificial (IA) del coloso tecnológico.
Más precisa y rápida que cualquier tecnología actual
El pasado miércoles 8 de mayo Google presentó AlphaFold 3 en la revista científica Nature. Se trata de una herramienta revolucionaria, porque permite conocer la estructura e interacciones de las moléculas con una precisión sin precedentes, ya sean proteínas, ADN, ARN o moléculas más pequeñas.
Aunque la clave radica en que puede conocerlas a una velocidad pasmosa, ahorrando tiempo y millones de euros en recursos, para lograr avances científicos y desarrollar medicamentos.
Por ejemplo, es capaz de predecir cómo la proteína de la espícula (gris) del coronavirus -Coronavirus OC43- interactuará frente a anticuerpos (azul) y azúcares simples (amarillo), encajando con su estructura (gris).
Las recreaciones en 3D que ejecuta Alphabet resultan posibles gracias a una versión mejorada de Evoformer. Se trata de un módulo mejorado con arquitectura de aprendizaje profundo que ya se empleó en la versión anterior: AlphaFold 2.
Según explica Google en un comunicado: “Tras procesar las entradas, AlphaFold 3 ensambla sus predicciones utilizando una red de difusión, similar a las que se encuentran en los generadores de imágenes de IA. El proceso de difusión comienza con una nube de átomos, y, a lo largo de muchos pasos, convergen en su estructura final más precisa”.
La nueva versión de AlphaFold ya está disponible de forma gratuita. Google indica que la plataforma permite a los científicos usarla para investigaciones no comerciales: “Nuestra plataforma ofrece a los investigadores una forma accesible de generar predicciones, con independencia de su acceso a recursos informáticos o de su experiencia en aprendizaje autónomo”.
Este nuevo avance de DeepMind, que también ha desarrollado herramientas capaces de crear nuevos materiales, resulta muy esperanzador para la biología y medicina.