Predicciones de la mayoría de las estructuras de proteínas humanas disponibles gratuitamente
ARRIBA: Q8W3K0, incluida en la base de datos de DeepMind como una posible proteína de resistencia a enfermedades de las plantas de Arabidopsis thaliana DEEPMIND
Actualización (29 de julio de 2022): Nature informa que AlphaFold ahora ha predicho la estructura de más de 200 millones de proteínas que abarcan 1 millón de especies, casi todas las proteínas conocidas. Estas estructuras pronto estarán disponibles gratuitamente en línea a través de la base de datos de DeepMinds.
Una comprensión sólida de la estructura de una proteína puede brindar información crucial sobre el mecanismo de ciertos procesos biológicos o proporcionar un punto de partida para desarrollar un nuevo fármaco. AlphaFold, un programa de la empresa de inteligencia artificial DeepMind, con sede en el Reino Unido, ha logrado avances significativos en la reducción del tiempo necesario para predecir la estructura de una proteína de meses a minutos con una precisión sin igual. Ahora, un artículo publicado el 22 de julio en Nature informa que una colaboración entre AlphaFold y el Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL) ha creado una base de datos disponible públicamente que contiene más de 350 000 estructuras de proteínas.
Esta comprensión significa que podemos estar mejor equipados para desentrañar los mecanismos moleculares de la vida y acelerar nuestras actividades para proteger y tratar la salud humana, así como la salud de nuestro planeta, y hacer que esta herramienta sea de acceso abierto acelerará el poder del descubrimiento de la investigación. e innovación para científicos de todo el mundo, dice Edith Heard, directora general de EMBL, a The Guardian.
El proteoma humano, es decir, todas las proteínas codificadas por el ADN humano, se encuentra aproximadamente a 20.000 proteínas. El análisis de laboratorio ha confirmado las estructuras de solo aproximadamente el 17 por ciento de esas moléculas. Antes de la llegada de las redes neuronales y los procesadores informáticos modernos, las predicciones computacionales de las estructuras requerían mucho tiempo y, a menudo, eran inexactas. DeepMind informa que la nueva base de datos incluye estructuras para el 98,5 por ciento del proteoma humano con confianza o un alto grado de confianza para la precisión. Las proteínas de 20 organismos modelo, incluidos Caenorhabditis elegans y Drosophila melanogaster, también se incluyen en la base de datos, lo que eleva el total a 350 000 estructuras.
  ;Ver DeepMind AI acelera el tiempo para determinar las estructuras de las proteínas
En diciembre pasado, AlphaFold ganó el concurso bienal Evaluación crítica de la predicción de la estructura de proteínas (CASP), convirtiéndose en el primer programa en superar el 90 por ciento de precisión. Ya ha sido una bendición para algunos científicos que han utilizado AlphaFold en su investigación.
Es solo la velocidad, el hecho de que nos tomaba seis meses por estructura y ahora toma un par de minutos. Realmente no podríamos haber predicho que eso sucedería tan rápido, dice el biólogo estructural John McGeehan de la Universidad de Portsmouth a la BBC. Cuando enviamos por primera vez nuestras siete secuencias al equipo de DeepMind, dos de ellas ya tenían las estructuras experimentales. Entonces pudimos probarlos cuando regresaron. Para ser honesto, fue uno de esos momentos en los que se me erizaron los pelos de la nuca porque las estructuras [AlphaFold] producidas eran idénticas.
DeepMind afirma que podrá ampliar la base de datos de 350 000 estructuras a 130 millones para fines de este año.
Más allá de explorar las proteínas existentes, informa Nature, el acceso a este tesoro también podría facilitar el desarrollo de proteínas sintéticas, ya que podría ser más confiable predijo cómo interactuarán con otras proteínas.
AlphaFold no es el único programa de plegamiento de proteínas que existe. Por ejemplo, RoseTTAFold, que se inspiró en AlphaFold, se basa en esa tecnología para calcular la información de diferentes maneras. Se lanzó al público la semana pasada y sus creadores dicen que esperan que se beneficie de la nueva base de datos.
Es fantástico que hayan puesto esto a disposición, dice David Baker, uno de los arquitectos de RoseTTAFold. Ciencia. Realmente aumentará el ritmo de la investigación.