Nvidia y Google DeepMind usan IA para mapear las proteínas de 2.800 virus para prevenir futuras pandemias
Nvidia, Google DeepMind y el Instituto Europeo de Bioinformática del Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL-EBI) utilizaron inteligencia artificial para crear un conjunto abierto de estructuras de proteínas de más de 2.800 virus, con el objetivo de acelerar la respuesta científica ante futuros brotes sanitarios o pandemias.
La información, disponible en la base de datos AlphaFold, reúne modelos tridimensionales de proteínas y complejos proteicos de 2.812 proteomas virales pertenecientes a 23 familias relevantes para la salud humana.
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El objetivo es que laboratorios de cualquier país puedan comenzar a estudiar posibles amenazas sin esperar a que se produzca una emergencia sanitaria.
La posibilidad de futuros brotes o pandemias preocupa a los organismos de salud por factores como el cambio climático, la movilidad internacional, la expansión humana sobre hábitats animales y las brechas en la vigilancia sanitaria, según la Organización Mundial de la Salud.
Las proteínas permiten que un virus entre en las células, se reproduzca y evada las defensas del organismo. Conocer su forma y la manera en que se unen entre sí ayuda a los investigadores a comprender el funcionamiento de un patógeno.
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El nuevo material incorpora predicciones generadas con AlphaFold2, el sistema de inteligencia artificial de Google DeepMind que calcula la forma tridimensional que puede adoptar una proteína a partir de su secuencia.
La colaboración también utilizó la plataforma BioNeMo de Nvidia para procesar miles de proteínas virales a gran escala.
Los modelos no sustituyen los experimentos de laboratorio. La propia base de datos identifica el nivel de confianza de cada predicción, y los científicos deben comprobar los resultados antes de desarrollar tratamientos.
Sin embargo, los datos pueden ayudar a determinar qué proteínas conviene investigar primero, una decisión relevante cuando los primeros días de un brote son decisivos.
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La colección suma 5.279 heterodímeros de alta confianza, complejos formados por dos proteínas distintas, y 2.749 homodímeros, que reúnen dos copias de una misma proteína. Integra otros 4.681 homodímeros virales de alta confianza elaborados por un grupo externo.
Durante la pandemia de Covid-19, la investigación sobre diagnósticos, vacunas y fármacos avanzó a una velocidad sin precedentes, aunque la distribución de herramientas y conocimientos no fue igual en todos los países. El acceso abierto a información biológica busca reducir parte de esa brecha.
El EMBL-EBI aloja el material en el Portal de Preparación ante Pandemias de AlphaFold.
Allí, los investigadores pueden consultar estructuras de virus vinculados con familias que infectan a seres humanos y descargar datos para sus propios análisis. La licencia permite usos académicos y comerciales con atribución.
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La alianza también incluye a la Coalición para las Innovaciones en Preparación para Epidemias, la Universidad Nacional de Seúl, la Universidad de Glasgow, el Instituto Suizo de Bioinformática y otras instituciones.
Nvidia también liberó la herramienta utilizada para generar las predicciones, de modo que otros equipos puedan analizar nuevas secuencias virales.
“Poner estos datos a disposición es fundamental para comprender diagnósticos virales y desarrollar tratamientos y vacunas”, afirmó Jo McEntyre, directora interina del EMBL-EBI, según el blog de Nvidia.
La publicación coincide con la reunión de alto nivel de la Asamblea General de las Naciones Unidas sobre prevención, preparación y respuesta ante pandemias, prevista para el 25 de septiembre en Nueva York.
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El encuentro revisará los compromisos adoptados después de la pandemia de Covid-19 y discutirá cómo mejorar la coordinación internacional.
AlphaFold es una herramienta de inteligencia artificial desarrollada por Google DeepMind que estima la estructura tridimensional de las proteínas a partir de la secuencia de aminoácidos que las compone.
El sistema aborda uno de los desafíos históricos de la biología: entender cómo una cadena lineal de aminoácidos adopta una forma tridimensional específica para cumplir una función. Durante décadas, esta tarea dependió de métodos de laboratorio lentos y costosos, como la cristalografía de rayos X.
Con inteligencia artificial, AlphaFold puede generar estas predicciones en minutos u horas y alcanzar, en algunos casos, niveles de precisión comparables con los obtenidos mediante técnicas experimentales.
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