Estamos viendo el nacimiento de una revolución en el mundo de la biología. AlphaFold, la inteligencia artificial de DeepMind, acaba de expandir su base de datos a unos niveles increíbles. Dos años después de su llegada, AlphaFold ya es capaz de ofrecer información de más de 200 millones de proteínas. Lo que supone, según describen sus responsables, la información de "todos los organismos en la Tierra cuyo genoma ha sido secuenciado".
AlphaFold, en colaboración con el Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL), es un software que predice de forma muy precisa la estructura molecular de las proteínas. Una información enormemente útil para poder conocer con precisión cómo funcionan. Y posteriormente poder desarrollar medicamentos y tratar enfermedades. Porque lo mejor de AlphaFold no es solo su enorme potencial de cálculo para entender la biología, sino que toda esa información está disponible para toda la comunidad científica.
"La mayor contribución de la IA al conocimiento científico hasta la fecha"
El alcance de AlphaFold es enorme, hasta tal punto que Pushmeet Kohli, director de IA de DeepMind, considera que se trata de la "mayor contribución de la IA al conocimiento científico hasta la fecha".
Hasta ahora, entender la compleja estructura de cada proteína requería largos y tediosos experimentos para comprobar su forma final y poder diseñar medicamentos específicos. Ahora, ese trabajo lo realiza la IA con una precisión altísima. Y en solo un año ha logrado multiplicar por 200 su conocimiento.
En julio de 2021, DeepMind publicó el que ya fue el mapa más completo de proteínas humanas hasta la fecha con casi 1 millón de estructuras. Ahora DeepMind no solo ha publicado ese mapa de nuevo, sino que lo ha ampliado hasta las 200 millones de estructuras de proteínas para cubrir básicamente todos los organismos vivos conocidos y equipararse prácticamente a todo el conocimiento científico hasta la fecha.
La velocidad con la que la IA es capaz de entender la estructura de las proteínas es muchísimo más rápida de lo que los humanos podemos hacer manualmente. Para equiparar el trabajo de AlphaFold, los humanos sin esta tecnología habríamos tardado miles de años.
DeepMind pertenece a Alphabet, compañía matriz de Google. Sundar Pichai, CEO de Google y Alphabet, ha descrito la investigación como un "gigantesco hito". El alcance de AlphaFold ya está teniendo resultados en forma de otras compañías, como con la creación de Isomorphic Labs, compañía dedicada a la creación de nuevos medicamentos basados en los cálculos de la IA.
"Determinar la estructura 3D de una proteína solía tardar muchos meses o años, ahora toma segundos. Con esta nueva adición de estructuras que describen casi todo el universo de proteínas, podemos esperar que se resuelvan más misterios biológicos cada día", ha descrito Eric Topol, director del Scripps Research, uno de los centros biomédicos más prestigiosos del mundo.
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15 comentarios
ult
🤗🤗
yo he prestado la potencia del ordenador (computacion distribuida) para esto mismo y se tardaba un montón calculando las proteínas entre otras cosas había que calcular cuál era el estado de mínima energía de la posible propuesta de la proteína. Veías en modo gráfico la posible proteína a calcular y daba miedo. Que conste que era miles de ordenadores con el proyecto rosetta fold
Ahora ser hace en segundos, yo creo que es para nobel
Me alegro un montón👏👏
jdf.delafuente
Esto va a pegar un pelotazo enorme en quince o veinte años, lo que tarden en estar maduras la inteligencia artificial y los ordenadores cuánticos. De repente, la ciencia va a pasar del trote al galope.
nada
Esto es la hostia. Un amigo que es profesor de Biología, me dijo cuando se secuenció el genoma humano, que estaba genial, pero que lo alucinante (y que se tardaría una enormidad) era secuenciar las proteínas.
Ahora ya está, y está disponible para la comuidad científca, para todos.
Me encanta, la de posibilidades que se abren son inmensas.
serkam
Ay Xataka… me desesperas… Os seguís emperrando en llamar “inteligencia” a algoritmos de clasificación estadísticos. Complejos, sí, pero son básicamente algoritmos estadísticos.
Empecemos con una definición de “inteligencia” de entre las muchas disponibles: “Inteligencia es la capacidad o facultad de entender, razonar, aprender y de resolver problemas”. Si aplicamos esta definición al sistema de Deepmind que predice la estructura de las proteínas vemos que: 1) A pesar de lograr resultados, el sistema no entiende el problema que está resolviendo 2) Puesto que no lo entiende, no puede razonar el problema 3) Sí que aprende de la experiencia y resuelve el problema específico que se le presenta, pero para ello necesita de miles de ejemplos y de cantidades brutales de energía. Eso sí, si le cambiamos el problema, la hemos liado, porque tendremos que introducir cambios en el algoritmo… entrenar de nuevo con miles de ejemplos gastando miles de watios en el proceso… Desde mi punto de vista, esto dista mucho de ser “inteligente”
Podéis llamarlo “machine learning” y será mucho más acertado. Aún así, es impresionante lo que unos algoritmos de clasificación estadísticos y unas cuantas multiplicaciones de matrices pueden llegar a hacer. No me puedo imaginar los descubrimientos que verá la humanidad cuando surjan los primeros sistemas de verdad inteligentes.
t_r_a
que maja que es, ahora a ver si es capaz de encontrar las tropeínas que faltan
Sporty
Mucho se habla de la IA como si fuera algo mágico pero son algoritmos, que llevan años entre nosotros. Deberíamos explicar más de ellos
lokihappydog
Me encanta lo de por sí misma. Es como cuando la gente dice sube pa arriba
nozenritten
"predecir"... no averiguar