La inteligencia artificial está marcando el comienzo de una nueva era en la investigación biomédica. Los investigadores pueden ahora aprovechar el poder de la IA para predecir las interacciones moleculares de la vida, incluyendo el ADN y el ARN, allanando el camino para el surgimiento de estructuras biológicas complejas. Estos avances significan posibles avances en el desarrollo de nuevos fármacos y estrategias terapéuticas.
El hito, detallado en la prestigiosa revista Nature, se atribuye a AlphaFold 3, un innovador modelo desarrollado por Google DeepMind junto con Isomorphic Labs. Complementando este desarrollo está el lanzamiento de AlphaFold Server por Google DeepMind, una herramienta que proporciona a los investigadores públicos acceso gratuito a las capacidades de AlphaFold 3.
El estudio, liderado por John M. Jumper de Google DeepMind, reveló que AlphaFold 3 puede predecir con precisión las estructuras moleculares resultantes de las interacciones entre todo tipo de moléculas biológicas, comenzando con el ADN, el plano de la vida. Esto representa un avance significativo respecto a los logros de su predecesor, AlphaFold 2, que analizó una amplia gama de proteínas.
Para evaluar las capacidades del nuevo modelo de IA, los investigadores utilizaron estructuras que abarcan casi todos los tipos de moléculas en el Banco de Datos de Proteínas. El equipo detrás del estudio expresó que comprender las interacciones computacionalmente determinadas entre las proteínas y otras moléculas mejorará nuestra comprensión de los procesos biológicos y podría acelerar la innovación de nuevos medicamentos.