Predicción de la estructura de las proteínas mediante IA

La solución a un problema que ha tenido en jaque a los científicos durante casi 50 años es, para Science, el descubrimiento más destacado de 2021.

Utilizando un algoritmo de inteligencia artificial (AlphaFold, de la empresa británica Deepmind), los científicos han logrado predecir la compleja estructura tridimensional que adopta una cadena de aminoácidos al plegarse para dar lugar a una proteína funcional.

“Esto supone un avance en dos frentes”, explica el editor jefe de Science, Holden Thorp, “primero porque resuelve un problema que ha traído de cabeza a los investigadores durante casi medio siglo; y, segundo, porque va a convertirse en una herramienta revolucionaria que incrementará el desarrollo científico, como en su día lo fueron CRISPR o la criomicroscopía electrónica”.

Las proteínas son consideradas los ladrillos fundamentales de la vida, y su funcionalidad depende directamente de la estructura tridimensional que adopten. En el pasado, determinar su estructura requería tiempo y el uso de complejos y costosos procesos de laboratorio.

Pero este año, dos artículos simultáneos publicados en Nature y Science presentaron los algoritmos de aprendizaje automático AlphaFold y RoseTTA- Fold. Ambos resuelven el “problema del plegamiento de proteínas”, demostrando que pueden determinar la estructura en la que se una proteína basándose solo en los aminoácidos que contiene. Un hito histórico.

Los autores han hecho pública la base de datos con los modelos de predicciones, que está disponible para aquellos investigadores o investigadoras que quieran usarla.

Dos avances para luchar contra la COVID-19

Las vacunas están teniendo un papel crucial para frenar la pandemia, pero un nuevo actor se ha unido a ellas: los antivirales, que previenen los síntomas y la muerte si se toman en una fase temprana de la infección. Se ha informado de resultados positivos con PF-07321332 de Pfizer y molnupiravir de Merck, y algunos genéricos como la fluvoxamina (usada en el tratamiento del trastorno obsesivo-compulsivo) también podrían resultar útiles, pero se sigue investigando.

Estos antivirales representan otro de los logros del año para la revista Science, que apunta uno más en este campo: el desarrollo de medicamentos basados en anticuerpos monoclonales, ya que ayudan a luchar contra el SARS-CoV-2 y otros virus, como el VIH. Para fabricarlos se aíslan los anticuerpos más potentes de animales de laboratorio y humanos, y luego se reproducen en cantidades masivas.

En el caso de la covid-19, su objetivo es la proteína de la espiga o S del coronavirus (que este utiliza para entrar en las células humanas), impidiendo así su función.

Algunos ejemplos son los medicamentos Ronapreve y Regkirona, que en noviembre la Comisión europea consideró como opciones terapéuticas prometedoras, o casirivimab e imdevimab, recomendados por la OMS en ciertos casos. Si se utilizan en las primeras etapas de la infección, reducen significativamente la hospitalización y las muertes en pacientes con riesgo de covid grave.

Nuevas medidas de muon que desafían el modelo estándar

En abril de 2021 se publicaron las conclusiones del experimento Muon g-2, llevados a cabo en el laboratorio estadounidense Fermilab.

Los resultados generaron un gran revuelo en la comunidad científica al mostrar que los muones —partículas fundamentales 200 veces más masivas que el electrón— se comportan de una forma distinta a la que predice el modelo estándar de física de partículas, lo que parece insinuar que están interaccionando con otras partículas o fuerzas desconocidas.

Sin embargo, los datos combinados de Fermilab y un experimento anterior, realizado en el Laboratorio Nacional de Brookhaven (EE UU), muestran una discrepancia con la teoría que presenta una desviación estándar o significación de 4,2 sigma, un poco menos de las 5 sigma que los científicos requieren para afirmar un verdadero descubrimiento.

Aun así, es una señal convincente de nueva física. Según los investigadores, la probabilidad de que los resultados sean una fluctuación estadística es de aproximadamente 1 entre 40.000.

El análisis de los datos del segundo y tercer run —período de ejecución—de Muon g-2 ya se está realizando, la cuarta fase está en curso, y hay prevista una quinta. La combinación de los resultados de las cinco ejecuciones proporcionará a los científicos una medición aún más precisa del bamboleo del muon, revelando con mayor certeza si efectivamente se esconden fuerzas o física desconocida dentro de la espuma cuántica.

Observaciones sísmicas del interior de Marte

El módulo de aterrizaje de la NASA, Insight. / Foto: NASA

En julio de 2021 se publicaron los primeros datos del módulo de aterrizaje Insight de la NASA, diseñado para recoger la actividad sísmica del planeta rojo.

Los editores de Science lo han elegido entre los hitos más representativos de la ciencia en este año porque Insight ha proporcionado información clave sobre la estructura interna y composición del cuarto planeta del sistema solar.

Las ondas sísmicas mostraron que el planeta rojo tiene una fina corteza, un manto poco profundo y un núcleo líquido inusualmente grande. Los nuevos datos ofrecen pistas sobre cómo se formó Marte hace miles de millones de años y cómo ha evolucionado a su estado actual.

Insight cuenta con participación española en su estación medioambiental TWINS, diseñada por el Centro de Astrobiología.

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*Foto de portada: Modelos de estructura en 3D de distintas proteínas por el algoritmo RoseTTAFold. / Crédito: Minkyung Baek & AAAS