La IA de diseño de proteínas abre la puerta a medicamentos que los humanos no podrían soñar

Diseñar una proteína es un poco como hacer un gabinete. El primer paso es construir la columna vertebral que mantiene unida a la proteína. Pero luego viene la parte difícil: averiguar dónde instalar las bisagras en el andamio, es decir, encontrar los mejores “puntos de acceso” para colocar puertas, estantes y otros accesorios que, en última instancia, hacen que el gabinete sea completamente funcional.

En cierto modo, las proteínas también tienen puntos calientes incrustados en sus estructuras. Fieles a su nombre, “sitios funcionales”, estos rincones y grietas intrigantes forman muelles intrincados para que otras proteínas o medicamentos se agarren. Los sitios son fundamentales para realizar la mayoría de nuestros procesos biológicos básicos. También son una enorme mina de oro para diseñar nuevos tratamientos y medicamentos.

¿El problema? Los sitios funcionales son difíciles de mapear. Tradicionalmente, los científicos tenían que mutar áreas sospechosas en una proteína una por una, cambiando un aminoácido por otro, para concretar puntos de unión precisos. Como un detective que examina a cientos de sospechosos, de los cuales podría haber muchos, es extremadamente tedioso.

Un nuevo estudio en Science echó por tierra todo el libro de juegos. Dirigido por el Dr. David Baker de la Universidad de Washington, un equipo aprovechó la “imaginación” de una IA para idear una miríada de sitios funcionales desde cero. Es la “creatividad” de una mente de máquina en su máxima expresión: un algoritmo de aprendizaje profundo que predice el área general del sitio funcional de una proteína, pero luego esculpe aún más la estructura.

Como prueba de la realidad, el equipo usó el nuevo software para generar medicamentos que combaten el cáncer y diseñar vacunas contra virus comunes, aunque a veces mortales. En un caso, la mente digital ideó una solución que, cuando se probó en células aisladas, fue una combinación perfecta para un anticuerpo existente contra un virus común. En otras palabras, el algoritmo “imaginó” un punto de acceso de una proteína viral, haciéndolo vulnerable como objetivo para diseñar nuevos tratamientos.

El algoritmo es la primera incursión del aprendizaje profundo en la construcción de proteínas en torno a sus funciones, lo que abre una puerta a tratamientos que antes eran inimaginables. Pero el software no se limita a los puntos críticos de proteínas naturales. “Las proteínas que encontramos en la naturaleza son moléculas asombrosas, pero las proteínas diseñadas pueden hacer mucho más”, dijo Baker en un comunicado de prensa. El algoritmo está “haciendo cosas que ninguno de nosotros pensó que sería capaz de hacer”.

El punto caliente de la proteína
El equipo de Baker no es ajeno a la predicción de proteínas con mentes artificiales. Hace unos años, sacudieron el campo de la biología estructural al lanzar Rosetta, un software que puede predecir la estructura 3D de una proteína basándose únicamente en su secuencia de aminoácidos. Además, mapearon complejos de proteínas y diseñaron “destornilladores” de proteínas desde cero para separar las interacciones de proteínas no deseadas. A fines del año pasado, lanzaron una red de aprendizaje profundo denominada trRosetta, un “arquitecto” de IA que generaliza cómo las cadenas de aminoácidos se organizan en estructuras intrincadas a nanoescala.

Retrocedamos.

Es fácil imaginar las proteínas como el ala de pollo carnosa y nervuda que estoy mordiendo mientras escribo esta oración. Pero a nivel molecular, son mucho más elegantes. Imagine varios bloques de Lego (aminoácidos) unidos por una cuerda. Ahora gírelo, girando la cadena hasta que algunos bloques encajen entre sí. Esto forma una estructura delicada que a menudo parece una hélice o sábanas arrugadas. En algunas proteínas, estos componentes básicos se ensamblan aún más en complejos, por ejemplo, creando un canal que atraviesa la membrana protectora de una célula como una autopista interestatal patrullada.

Las proteínas impulsan todos los procesos biológicos, a menudo a través de una cascada de interacciones con otras proteínas o fármacos que, dependiendo de la pareja, pueden desencadenar consecuencias completamente diferentes: ¿una célula debe vivir o morir? ¿Atacar a un invasor potencial o retirarse? En otras palabras, las proteínas son los componentes básicos de la vida, y analizar su estructura es la forma en que podemos piratear la vida.

Aquí está la cosa: no todas las partes de una proteína son iguales. Si una proteína es un cuerpo humano, los sitios funcionales son sus “manos”, donde se agarra a otra proteína o fármaco, provoca reacciones enzimáticas o lucha contra los patógenos invasores. Incrustados directamente en la estructura de la proteína, estos sitios son difíciles de precisar y aún más difíciles de recrear.

El nuevo estudio abordó el problema con una versión de Rosetta: con algunos conocimientos previos, ¿es posible que una computadora sueñe con una cadena de aminoácidos que naturalmente se pliegan en un sitio funcional?

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