AlphaProteo: Google DeepMind lanza un sistema de diseño de proteínas

Google DeepMind ha lanzado un sistema de inteligencia artificial llamado AlphaProteo, que puede diseñar nuevas proteínas que se unen con éxito a moléculas objetivo, revolucionando potencialmente el diseño de fármacos y la investigación de enfermedades.

AlphaProteo genera nuevos aglutinantes de proteínas para una variedad de proteínas objetivo, incluido VEGF-A, que está asociado con complicaciones del cáncer y la diabetes. Vale la pena señalar que esta es la primera vez que las herramientas de inteligencia artificial han diseñado con éxito un aglutinante de proteína VEGF-A.

El rendimiento del sistema fue particularmente impresionante, logrando tasas de éxito experimental más altas y afinidades de unión 300 veces mayores que los métodos existentes en las siete proteínas objetivo probadas:

Explotando de base de datos de proteínas AlphaProteo ha comprendido la complejidad de la unión molecular. Según la estructura y los sitios de unión preferidos de la molécula objetivo, el sistema genera proteínas candidatas diseñadas para unirse a estos sitios específicos.

Para verificar la funcionalidad de AlphaProteo, el equipo diseñó aglutinantes para una variedad de proteínas diana, incluidas proteínas virales asociadas con infecciones y proteínas asociadas con el cáncer, la inflamación y las enfermedades autoinmunes. Los resultados son alentadores, con altas tasas de éxito en la vinculación y una fuerza vinculante de primer nivel.

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Por ejemplo, cuando se dirige a la proteína viral BHRF1, el 88% de las moléculas candidatas de AlphaProteo se unieron con éxito en pruebas de laboratorio húmedo. En promedio, los aglutinantes AlphaProteo demostraron una unión 10 veces más fuerte a los objetivos probados que los mejores métodos de diseño disponibles.

El rendimiento de este sistema muestra que puede reducir significativamente el tiempo necesario para los experimentos iniciales con agentes aglutinantes de proteínas ampliamente utilizados. Sin embargo, el equipo reconoció que AlphaProteo tenía limitaciones, ya que no pudo diseñar aglutinantes exitosos contra el TNFɑ, una proteína asociada con enfermedades autoinmunes como la artritis reumatoide.

Para garantizar un desarrollo responsable, Google DeepMind está trabajando con expertos externos para compartir este trabajo de manera gradual y contribuir a los esfuerzos de la comunidad para desarrollar mejores prácticas, incluidas las nuevas de NTI. Foro de biología de inteligencia artificial.

A medida que se desarrolla la tecnología, el equipo planea colaborar con la comunidad científica para utilizar AlphaProteo para abordar cuestiones biológicas de gran alcance y comprender sus limitaciones. También están explorando aplicaciones de diseño de fármacos en Isomorphic Labs.

Si bien AlphaProteo representa un avance importante en el diseño de proteínas, lograr una unión fuerte suele ser sólo el primer paso en el diseño de proteínas para aplicaciones prácticas. Todavía quedan muchos desafíos de bioingeniería que superar durante el proceso de desarrollo.

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Aún así, los avances de Google DeepMind tienen un enorme potencial para acelerar el progreso en una amplia gama de áreas de investigación, incluido el desarrollo de fármacos, imágenes de células y tejidos, comprensión y diagnóstico de enfermedades e incluso resistencia de los cultivos a las plagas.

Puede encontrar el documento técnico completo de AlphaProteo aquí aquí (PDF)

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