Una IA ayudará a identificar nuevas enfermedades gracias a su capacidad para descubrir proteínas desconocidas

En biología, a menudo se habla de la importancia de los genes, del peso de las células, pero no siempre se reconoce cuan fundamentales son las proteínas. En términos básicos, las proteínas determinan la forma y la estructura de las células y, por si fuera poco, dirigen casi todos los procesos vitales: permiten a las células mantener su integridad, defenderse de agentes externos, reparar daños… El problema es que muchas de ellas (hasta el 90% según algunos estudios) no tenemos claro lo que hacen. O directamente se desconocen.

Ahora, una nueva herramienta de inteligencia artificial es capaz de detectar la función de proteínas desconocidas, un avance que promete ayudar a los científicos a desentrañar el funcionamiento interno de la célula.

La IA ha sido desarrollada por un equipo liderado por Maxat Kulmanov y, de acuerdo con el estudio publicado en Nature Machine Intelligence, supera todos los métodos analíticos existentes a la hora de pronosticar las funciones de las proteínas e incluso es capaz de analizar proteínas que no tienen coincidencias claras en los conjuntos de datos existentes.

El modelo de IA, denominado DeepGO-SE, aprovecha de modelos de lenguaje similares a los utilizados por herramientas de inteligencia artificial generativa como Chat-GPT y luego establece relaciones dependiendo de similitudes, estructura y otras características para obtener conclusiones sobre las funciones moleculares, basándose en principios biológicos generales sobre la forma en que funcionan las proteínas.

“Este método tiene muchas aplicaciones – explica Robert Hoehndorf, coautor del estudio, en un comunicado -. Especialmente cuando es necesario razonar sobre datos e hipótesis generados por una red neuronal u otro modelo de aprendizaje automático”.

Kulmanov y Hoehndorf , de la Universidad de Ciencia y Tecnología Rey Abdullah (KAUST), colaboraron con un equipo del Instituto Suizo de Bioinformática, para evaluar la capacidad del modelo para descifrar las funciones de proteínas cuyo papel en el cuerpo se desconoce.

La herramienta utilizó con éxito datos sobre la secuencia de aminoácidos de una proteína poco conocida y sus interacciones conocidas con otras proteínas y predijo con precisión sus funciones moleculares. El modelo era tan preciso que DeepGO-SE se clasificó entre los 20 primeros de más de 1.600 algoritmos en una competencia internacional de herramientas de predicción de funciones.

El equipo de KAUST está utilizando ahora la herramienta para investigar las funciones de proteínas descubiertas en plantas que prosperan en el ambiente extremo del desierto de Arabia Saudita. Esperan que los hallazgos sean útiles para identificar nuevas proteínas para aplicaciones biotecnológicas.