GOOGLE DEEPMIND: anuncia el nacimiento de ALPHA PROTEO

Por equipos de Protein Design y Wet Lab publicado GoogleDeepMind el 5 de Setiembre de 2024

Todos los procesos biológicos del cuerpo, desde el crecimiento celular hasta las respuestas inmunitarias, dependen de interacciones entre moléculas conocidas como proteínas. Al igual que una llave en una cerradura, una proteína puede unirse a otra, regulando así procesos celulares críticos.
Las herramientas de predicción de la estructura de las proteínas, como AlphaFold, ya han proporcionado una gran comprensión de cómo interactúan las proteínas para llevar a cabo sus funciones. Sin embargo, estas herramientas no pueden crear nuevas proteínas que manipulen directamente dichas interacciones. A pesar de ello, los científicos son capaces de diseñar nuevas proteínas que se unan exitosamente a moléculas objetivo. Estos aglutinantes pueden acelerar el progreso en una amplia gama de investigaciones, que incluyen el desarrollo de fármacos, la obtención de imágenes de células y tejidos, así como la comprensión y el diagnóstico de enfermedades, o la resistencia de cultivos a plagas.
Aunque los recientes avances en aprendizaje automático para el diseño de proteínas han mostrado progresos significativos, el proceso sigue siendo laborioso y requiere exhaustivas pruebas experimentales.
AlphaProteo es el primer sistema de inteligencia artificial diseñado para crear nuevos aglutinantes de proteínas de alta resistencia, que sirvan como bloques de construcción para la investigación en biología y salud.
Esta tecnología tiene el potencial de acelerar la comprensión de los procesos biológicos y contribuir al descubrimiento de nuevos fármacos, el desarrollo de biosensores y otras aplicaciones. AlphaProteo puede generar nuevos aglutinantes de proteínas para diversas proteínas objetivo, incluido el VEGF-A, una molécula asociada con el cáncer y complicaciones derivadas de la diabetes. Es la primera vez que una herramienta de inteligencia artificial ha logrado diseñar con éxito un aglutinante de proteínas para el VEGF-A.

Este sistema también alcanza mayores tasas de éxito experimental y afinidades de unión entre 3 y 300 veces mejores que los mejores métodos existentes en siete proteínas objetivo probadas. El diseño de aglutinantes de proteínas que puedan unirse de forma firme a una proteína objetivo es una tarea difícil. Los métodos tradicionales requieren mucho tiempo y múltiples rondas de trabajo experimental.
Una vez creados los aglutinantes, deben someterse a rondas adicionales para optimizar su afinidad de unión, de modo que se asegure su utilidad. AlphaProteo, entrenado con grandes volúmenes de datos de proteínas del Protein Data Bank (PDB) y más de 100 millones de estructuras predichas por AlphaFold, ha aprendido las innumerables formas en que las moléculas se unen entre sí. Conociendo la estructura de una molécula objetivo y un conjunto de sitios de unión preferidos, AlphaProteo genera una proteína candidata capaz de unirse a dichas ubicaciones.

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