Desde su lanzamiento en 2021,
AlphaFold2 ha sido usado por miles de investigadores en todo el mundo para realizar avances relacionados con la estructura tridimensional de las proteínas. Y es que dicha herramienta recurre al aprendizaje automático (AA), un tipo de inteligencia artificial (IA), para predecir la forma de una proteína en base a su secuencia de aminoácidos.
Recientemente, investigadores de Google DeepMind, y de su spin-off Isomorphic Labs, han publicado en Nature la última versión de la herramienta, AlphaFold3, que permite desentrañar la estructura 3D ya no solo de proteínas individuales sino de los complejos biomoleculares que conforman al interaccionar con ácidos nucleicos, pequeñas moléculas e iones, entre otros componentes.
Sin embargo, tal y como detalla una
noticia de la propia revista científica, a diferencia de su predecesora, la nueva actualización y su código no serán de acceso abierto. AlphaFold3 estará disponible solo desde
su propio servidor, para un uso no comercial y con una limitación de diez predicciones al día por usuario.
AlphaFold3 mejora la predicción de la estructura de complejos antígeno-anticuerpo
En un
post reciente, Isomorphic Labs detalla que dicha
spin-off será la encargada de explorar las aplicaciones de AlphaFold3 al desarrollo de nuevos fármacos. De hecho, la empresa ya está colaborando con compañías del sector farmacéutico para abordar desafíos en el diseño de nuevos tratamientos.
Según los autores, AlphaFold3 ofrece al menos una mejora del 50% respecto a metodologías existentes en la predicción de estructuras de complejos biomoleculares, tanto por la interacción de proteínas con distintos ligandos, como con ácidos nucleicos (ADN o ARN). Además, también mejora significativamente la predicción de la estructura de los complejos antígeno-anticuerpo.
La nueva actualización funciona en base a un tipo de AA denominado modelo de difusión, que ya se ha utilizado con éxito en modelos de IA para la generación de imágenes en base a peticiones textuales. Según sus responsables, la nueva herramienta pone de relieve que es posible predecir con precisión la estructura 3D de los complejos que se forman por la interacción de las proteínas con otros componentes celulares mediante un único entorno de IA.
Referencia:
Abramson J, Adler J, Dunger J, et al. Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3.
Nature. Published online May 8, 2024.
doi:10.1038/s41586-024-07487-w
OAD-ES-AMG-0001
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