Internacional.– NVIDIA, Google DeepMind y varias instituciones científicas colaboraron para generar mediante inteligencia artificial predicciones de estructuras de proteínas pertenecientes a más de 2,800 virus, incluidos virus relacionados con enfermedades humanas.
El nuevo conjunto de datos fue incorporado a la AlphaFold Protein Structure Database, una plataforma científica de acceso abierto que permite a investigadores consultar estructuras de proteínas predichas mediante inteligencia artificial.
Para realizar el trabajo se utilizó AlphaFold2, el sistema de inteligencia artificial desarrollado por Google DeepMind para predecir cómo se pliegan las proteínas en estructuras tridimensionales. NVIDIA contribuyó con herramientas de aceleración mediante GPU que permitieron procesar las enormes cantidades de información a escala.
Los investigadores analizaron 41,774 proteínas procedentes de alrededor de 2,800 virus pertenecientes a 23 familias virales con miembros capaces de infectar a seres humanos. A partir de esas secuencias se generaron predicciones de millones de posibles interacciones entre proteínas.
Después de evaluar la calidad de las predicciones, la nueva versión de AlphaFold incorporó 5,279 heterodímeros y 2,749 homodímeros considerados de alta confianza. Estos modelos representan pares de proteínas que pueden interactuar entre sí.
Los datos incluyen virus relacionados con enfermedades como mpox, sarampión y hepatitis B, y buscan ayudar a los científicos a comprender mejor cómo funcionan las proteínas virales y cuáles podrían convertirse en objetivos para desarrollar vacunas y tratamientos.
Los investigadores advierten que las estructuras generadas por inteligencia artificial son predicciones que requieren confirmación experimental. Además, algunos virus utilizan complejos formados por más de dos proteínas, por lo que un modelo de dos proteínas no siempre representa completamente su funcionamiento biológico.
El proyecto forma parte de una iniciativa de preparación ante futuras pandemias, con el objetivo de proporcionar a científicos de todo el mundo información estructural que pueda servir como punto de partida cuando aparezcan nuevos brotes.
