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Deepmind de Google tiene la clave: El segundo código de la vida

El poder predecir qué estructura tendrá una proteína después de sufrir incontables configuraciones cambiará al mundo.

Vamos a pasos agigantados aunque parezca lo contrario. Esto es lo que está sucediendo en el mundo de la IA (inteligencia artificial). El segundo código de la vida, la estructura de las proteínas, puede estar a punto de ser develado.

Un descubrimiento sin precedentes hecho por una de las empresas más poderosas del planeta, podría ser la clave de un enorme salto al futuro para la humanidad ¿Qué pasaría si hubiese una mejor comprensión de las enfermedades, como por ejemplo, el Covid 19 u otras producidas por virus o parásitos? ¿Cuán rápido se daría la creación de nuevos medicamentos? ¿Cuánto se avanzaría la producción de biocombustibles? ¿Cuánto podría ser el aumento en el rendimiento de los cultivos? Estamos muy cerca de dar un gran salto hacia el futuro y no podemos ni imaginar hoy para qué y cómo será usado este conocimiento.

¿De qué se trata este tan importante descubrimiento?

El bioquímico y amante de la música Christian Anfinsen, Premio Nobel de Química en 1972, dejó saber al mundo que una proteína debía tener una forma que sería el producto de la secuencia de los aminoácidos que la componen. Saber cuántas configuraciones tendría podría llevarle a la humanidad trece mil setecientos millones de años, según sus cálculos. Para hacerse una idea, esa es la cantidad de años que tiene el universo.

Pero el descubrimiento hecho por Deepmind, que es una empresa que se dedica al estudio y desarrollo de la IA y que fue comprada por Google en 2010, consiguió una nueva forma de ver el problema de las proteínas para conocer cómo se forman las cadenas de aminoácidos que las componen y cómo estos se pliegan, repliegan y luego de muy complicadas vueltas alcanzan una estructura determinada.

Después del genoma, que es el código primordial de la vida, están las proteínas. Al conocer su estructura se conoce su función, eso quiere decir, que se sabrá más sobre cuándo funcionan y cuándo no lo hacen ¿Por qué eso es tan importante, por ejemplo para la medicina?

Las proteínas son las que construyen la vida, son las que trabajan para que una persona pueda moverse, pueda respirar, pueda vivir. Cuando se forman y plegan mal, se producen enfermedades.

Por ejemplo, en el caso concreto de la proteína del SARS COV 2, se conoció su estructura, razón por la cual se supo cómo este tipo de coronavirus se empalmaba perfectamente en una proteína de una célula humana y de esa manera se hacía dueña de ella.

Alphafold el sistema que hizo posible el gran avance científico.

Para saber cómo la empresa de Google desarrolló el sistema, hay que saber que Deepmind creó sistemas de IA que han tenido mucho éxito. De los más  conocidos está el que se creó para competir con el campeón humano de Go, un juego milenario de origen chino que trata de estrategia, es algo así como la versión china del ajedrez. Luego hizo lo mismo, pero con un famoso videojuego llamado StarCraft, también de estrategia, en ambos casos los sistemas de IA derrotaron a los humanos.

Pero, ¿Qué tienen que ver estos juegos con la ciencia y las proteínas? Demis Hassabis, es el cofundador de Deepmind y ha dicho que la creación de estos sistemas de IA se hicieron con un fin mayor. El objetivo de su creación nunca tuvo nada que ver con los juegos. Tuvo que ver con la forma cómo se entrena un algoritmo para que aprenda y se haga más inteligente, de la misma forma que se haría con un cerebro humano.

Es ahora con la creación de Alphafold, diseñado con lo que se ha aprendido con las experiencias obtenidas en los juegos que la empresa comienza a trabajar en función de su objetivo, que no es otro que lograr entender mejor al mundo. Ha dejado saber que lo que se ha avanzado no es más que el principio, que el problema es muy complejo y que faltan muchas cosas más por resolver.

La filial del titán tecnológico se ha planteado como siguiente reto, estudiar las estructuras proteicas de la malaria, la leishmaniasis y la enfermedad del sueño, vale decir que muchas de ellas son desconocidas hasta ahora.

Es bueno saber que el objetivo que se persigue es muy deseable, sin embargo, lo que piensan algunos científicos como  el bioquímico Tim Hubbard, del King’s College de Londres, es que se conocen las enormes capacidades del software Alphafold. Pero ¿Tendrán acceso a él? Y si es así ¿Cuándo será un hecho? Solo Google lo sabe.

Demostrando capacidades.

Alphafold le permitió a Deepmind ganar la competencia Evaluación Crítica de la Predicción de la Estructura de la Proteína (CASP), que se creó en  el Institute of Health Sciences de Oxford y que Tim Hubbard, ha organizado por 10 años.

En la más reciente versión de CASP, el software de aprendizaje de profundidad AlphaFold, hizo su predicción de proteínas, varias docenas de ellas, y su margen de error apenas alcanzó 0,16 nanómetros, superando por mucho a todos los demás métodos usados. Lo que los otros métodos logran tras años de prueba, al software de Deepmind apenas le toma días, además de la rapidez, el ahorro en equipos y dinero es muy apreciable.

Es irrefutable la impresionante capacidad del software de la IA de Deepmind para hacer cálculos y predicciones. Supera por mucho la de cualquier otro sistema de IA creado hasta el momento y está muy por encima de lo que un humano pueda lograr.

Fueron 100 los equipos participantes en la competición para hacer la predicción de 100 proteínas tomando como punto de partida la secuencia de aminoácidos y Alphafold

Hubbard asegura que esta forma de pensar no humana es tan potente, que si esa inteligencia artificial pudiera contarnos cómo hace lo que hace, no podríamos entenderlo. El software empezó en el concurso en 2018 y muchos pensaron en ese momento que lo logrado en la más reciente edición de la competencia (2020) les iba a tardar por lo menos una década.


Referencias:
En este escrito expreso algunas reflexiones sobre el gran avance hecho por Deepmind, al crear IA que permite predecir la estructura de una proteína y cómo eso puede mejorar la vida en el planeta.
Inspirado en un artículo escrito por Will Douglas Heaven para la revista del MIT technologyreview.com y que tituló “DeepMind’s protein-folding AI has solved a 50-year-old grand challenge of biology” con fecha 3 de diciembre de 2020.
Fuentes: technologyreview.com, Elpaís.com y bbvaopenmind.com.

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