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La inteligencia artificial simplifica el camino hacia las proteínas sintéticas

La inteligencia artificial simplifica el camino hacia las proteínas sintéticas

Un grupo de científicos estadounidenses ha desarrollado un modelo de aprendizaje automático capaz de recopilar una gran cantidad de datos del genoma humano, simplificando así el proceso de creación de proteínas artificiales. El avance tendrá un gran impacto en áreas como la salud, la energía, la agricultura o la gestión ambiental.

Investigadores de la Universidad de Chicago han creado un proceso basado en inteligencia artificial que hace más simple y eficiente el desarrollo de proteínas sintéticas. Según un comunicado de prensa, las nuevas proteínas artificiales se producirán a partir de información extraída del genoma humano.

Se conoce ampliamente la importancia de las proteínas en el funcionamiento de las células. Son sin dudas uno de los elementos centrales para el desarrollo de la vida, porque efectúan tareas complejas y concentran reacciones químicas claves. De esta forma, la ciencia ha buscado aprovechar estas características para crear proteínas artificiales que sean capaces de orientarse al tratamiento de enfermedades, por ejemplo.

Sin embargo, el proceso no es sencillo. Las alternativas existentes en la actualidad para producir proteínas sintéticas son generalmente poco eficientes, muy lentas y de máxima complejidad. Aquí radica principalmente la trascendencia del hallazgo obtenido por los especialistas estadounidenses, porque logra simplificar el proceso a partir de las herramientas que brinda la inteligencia artificial.

El nuevo enfoque se sustenta en un modelo de aprendizaje automático que explora la información relacionada con las proteínas en la enorme base de datos del genoma humano. A partir de esa información, los científicos han descubierto reglas de diseño muchos más simples que las utilizadas hasta hoy para crear proteínas artificiales.

Aprendiendo de la naturaleza

Es así que al producir estas proteínas sintéticas en el laboratorio, los expertos hallaron que eran capaces de realizar procesos químicos con la misma eficacia que las proteínas naturales. El secreto ha sido el descubrimiento de las reglas básicas que condicionan la estructura de las proteínas, gracias a los datos genéticos recopilados.

Precisamente los datos hallados en el genoma humano fueron la base para el desarrollo de los modelos matemáticos que hicieron posible el nuevo proceso de inteligencia artificial, el cual fue utilizado por los investigadores para crear las proteínas sintéticas. En consecuencia, los grandes avances registrados en las últimas décadas en cuanto a la ampliación del conocimiento genético han sido vitales para esta nueva investigación.

Al estudiar una familia específica de enzimas metabólicas que son cruciales para la vida de una gran cantidad de bacterias, hongos y plantas, los investigadores aplicaron el innovador modelo de aprendizaje automático y lograron revelar las reglas de diseño que permiten crear estas proteínas. En otras palabras, la propia evolución natural les mostró el camino hacia aquello que estaban buscando.

Destacaron que las correlaciones en la evolución de los pares de aminoácidos son el aspecto central que permite predecir nuevas secuencias artificiales. Los científicos creen incluso que las limitaciones para el desarrollo de proteínas sintéticas son menores a las esperadas, por lo cual se abriría un enorme campo de aplicación al respecto.

Uno de los sectores que podría verse beneficiado con el desarrollo de proteínas artificiales es el energético, ya que se lograrían optimizar los procesos de generación y producción. En cuanto al manejo ambiental, serían factibles procesos de captura de carbono mucho más eficientes, en tanto que áreas como la salud, la agricultura y hasta el estudio profundo de las redes neuronales también podrían beneficiarse.

Referencia

An evolution-based model for designing chorismate mutase enzymes. William P. Russ et al. Science (2020).DOI:https://doi.org/10.1126/science.aba3304

Pie de foto

Estructura de una proteína. Foto: National Cancer Institute. Unsplash.

Pablo Javier Piacente

Pablo Javier Piacente es periodista especializado en comunicación científica y tecnológica.

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