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AI

AlphaFold 3 predice la estructura y las interacciones de todas las moléculas de la vida

Valores reales mostrados en gris

Dentro de cada célula vegetal, animal y humana hay miles de millones de “máquinas moleculares”. Están formadas por proteínas, ADN y otras moléculas, pero ninguna de esas piezas funciona por sí sola. La única manera de empezar a entender auténticamente los procesos de la vida es ver cómo interaccionan entre sí, en millones de combinaciones distintas.

En un artículo recién publicado en Nature, presentamos AlphaFold 3, un modelo revolucionario capaz de predecir la estructura y las interacciones de todas las moléculas de la vida con una precisión sin precedentes. Hemos observado una mejora de al menos un 50% en la predicción de las interacciones de las proteínas con otros tipos de moléculas, en comparación con los métodos ya existentes. Y, para algunas categorías importantes de interacción hemos duplicado la precisión predictiva.

Esperamos que AlphaFold 3 ayude a transformar nuestra comprensión del mundo biológico y que facilite el desarrollo de medicamentos. Los científicos pueden acceder a la mayor parte de su funcionalidad de forma gratuita, a través de nuestro AlphaFold Server, una herramienta de investigación de fácil manejo que acabamos de poner en servicio. Con el fin de capitalizar el potencial de AlphaFold 3 para el diseño de fármacos, Isomorphic Labs ya está colaborando con varias empresas farmacéuticas, con el fin de aplicarlo a desafíos reales relacionados con el diseño de fármacos y, en última instancia, al desarrollo de nuevos tratamientos que supongan una diferencia a mejor para los pacientes.

Este nuevo modelo se ha construido sobre los cimientos de AlphaFold 2 que, en 2020, ya hizo un avance fundamental en la predicción de la estructura de las proteínas. En todo el mundo, millones de investigadores han utilizado AlphaFold 2 para hacer descubrimientos en áreas tales como las vacunas contra la malaria, los tratamientos contra el cáncer y el diseño de enzimas. AlphaFold se ha citado más de 20.000 veces y su relevancia científica ha sido reconocida con numerosos premios, el más reciente de ellos el Breakthrough Prize in Life Sciences. AlphaFold 3 va un paso más allá de las proteínas y abre una puerta a un amplio espectro de biomoléculas, en un salto que podría hacer posibles avances científicos transformadores. Desde el desarrollo de materiales biorrenovables y cultivos más resistentes, hasta acelerar el diseño de fármacos y la investigación genómica.

Proteína 7PNM de la espícula de un virus del resfriado común (Coronavirus OC43): La predicción estructural de AlphaFold 3 para una proteína de la espícula de un virus del resfriado (azul) cuando interacciona con anticuerpos (turquesa) y con azúcares simples (amarillo), reproduce con alta precisión la estructura real (gris). La animación muestra la interacción de la proteína con un anticuerpo, y después con un azúcar. Los avances en el conocimiento de estos procesos del sistema inmunitario nos ayudan a entender mejor los coronavirus, como el COVID-19, y aumentan las posibilidades de mejorar los tratamientos.

¿Cómo muestra AlphaFold 3 las moléculas de la vida?

A partir de una lista de moléculas, AlphaFold 3 puede generar una estructura tridimensional y mostrar cómo se unen las moléculas entre sí. Es capaz de modelar grandes biomoléculas, como proteínas, ADN y ARN, pero también otras moléculas más pequeñas, llamadas ligandos, una categoría que engloba numerosos fármacos. Adicionalmente, AlphaFold 3 puede modelar modificaciones químicas de esas moléculas. Esto es importante porque esas moléculas controlan el correcto funcionamiento de las células y, si sufren alteraciones, pueden dar lugar a enfermedades.

AlphaFold 3 tiene una arquitectura de nueva generación y se ha sometido a un entrenamiento que abarca todas las moléculas de la vida. El elemento central del modelo es una versión mejorada de nuestro módulo Evoformer, la arquitectura de aprendizaje profundo que hizo posibles los increíbles resultados de AlphaFold 2. AlphaFold 3 procesa las entradas y genera sus predicciones utilizando una red de difusión, de una manera similar a los generadores de imágenes de IA. El proceso de difusión empieza por una nube de átomos y, a lo largo de un gran número de iteraciones, va convergiendo en una estructura molecular final con una precisión máxima.

Las predicciones de las interacciones moleculares de AlphaFold 3 superan en precisión a cualquier otro sistema existente. Es capaz de calcular complejos de moléculas completos y tiene una capacidad extraordinaria para unificar conocimientos científicos.

Proteína de unión a ADN 7R6R: La predicción de AlphaFold 3 de un complejo molecular formado por una proteína (azul) unida a una doble helicoide de ADN (rosa) coincide casi a la perfección con la estructura molecular real, descubierta mediante laboriosos experimentos (gris).

Isomorphic Labs, a la vanguardia del desarrollo de fármacos

AlphaFold 3 predice el comportamiento de moléculas que se utilizan habitualmente en fármacos, como son los ligandos y los anticuerpos. Estas moléculas se unen a determinadas proteínas y cambian el modo en que estas afectan a la salud humana o al desarrollo de enfermedades. Las aplicaciones en el diseño de medicamentos son evidentes.

AlphaFold 3 predice con una precisión nunca vista interacciones de tipo farmacológico, como la unión de proteínas con ligandos y de anticuerpos con sus proteínas diana. AlphaFold 3 ha resultado ser un 50% más preciso que los mejores métodos tradicionales en el verificador PoseBusters, sin necesidad de suministrar información estructural al modelo. Eso lo convierte en el primer sistema de IA que supera a las herramientas físicas en la predicción de estructuras biomoleculares. La capacidad para predecir cómo se une un anticuerpo a una proteína es fundamental para comprender algunos aspectos de la respuesta inmunitaria humana y para diseñar nuevos anticuerpos, una tipología de terapias en alza.

Isomorphic Labs está utilizando AlphaFold 3, en combinación con modelos propios auxiliares de IA, para diseñar medicamentos, tanto en proyectos internos como en colaboración con socios del sector farmacéutico. Más concretamente, Isomorphic Labs utiliza AlphaFold 3 para acelerar y mejorar el grado de éxito del diseño de fármacos. Por ejemplo, facilita el abordaje de nuevas dianas de enfermedades, así como desarrollos novedosos de abordajes ya existentes, que hasta ahora escapaban a lo que era posible.

AlphaFold Server: una herramienta de investigación gratuita y fácil de usar

Proteína modificadora del ARN 8AW3: La predicción de AlphaFold 3 de un complejo molecular formado por una proteína (azul), una cadena de ARN (violeta) y dos iones (amarillo) concuerda estrechamente con la estructura real (gris). Este complejo interviene en la creación de otras proteínas, un proceso celular fundamental para la vida y la salud

Google DeepMind acaba de lanzar AlphaFold Server, la herramienta más precisa del mundo para predecir cómo interactúan las proteínas con otras moléculas en cualquier punto de las células. Se trata de una plataforma gratuita a disposición de científicos de todo el mundo, para investigaciones no comerciales. Permite a los biólogos explotar toda la potencia de AlphaFold 3 para, con unos pocos clics, modelar estructuras formadas por proteínas, ADN, ARN y diferentes ligandos, iones y modificaciones químicas.

AlphaFold Server ayuda a los científicos a formular nuevas hipótesis que después se ponen a prueba en el laboratorio. Su gran ventaja es que acelera los flujos de trabajo y facilita la innovación. Esta plataforma ofrece a los investigadores una vía accesible para generar predicciones, sean cuales sean sus posibilidades de acceso a recursos de computación o su experiencia en aprendizaje automático.

Predecir experimentalmente la estructura de una proteína puede requerir el tiempo que se tarda en hacer un doctorado y puede costar cientos de miles de euros. Nuestro modelo anterior, AlphaFold 2, ya se ha utilizado para predecir cientos de millones de estructuras. Eso, al ritmo actual de la biología estructural experimental, ha ahorrado millones de años de investigación.

AlphaFold Server no es solo una cuestión de predecir estructuras sino también de dar un acceso generoso, con el que los investigadores pueden plantearse preguntas audaces y acelerar los descubrimientos. Céline Bouchoux
The Francis Crick Institute
Video
10:25

A la hora de compartir el potencial de AlphaFold 3, somos responsables

Con cada nueva versión de AlphaFold, hemos tratado de entender el impacto de esta tecnología en colaboración con la comunidad investigadora y expertos en seguridad. Hemos adoptado un enfoque científico y hemos llevado a cabo amplias evaluaciones para mitigar los riesgos potenciales y para compartir los beneficios que esta tecnología puede aportar a la biología y al conjunto de la humanidad.

Con ocasión de AlphaFold 2 abrimos un proceso de consultas externas, que nos ha llevado a colaborar con más de cincuenta expertos, a los que se suman otros especialistas, en campos como la bioseguridad, la investigación y la industria. El objetivo: ser conscientes de la capacidad de los sucesivos modelos de AlphaFold y de cualquier riesgo potencial. Igualmente, antes del lanzamiento de AlphaFold 3 participamos en foros y debates con el conjunto de la comunidad.

AlphaFold Server refleja nuestro compromiso a largo plazo de compartir los beneficios de AlphaFold, lo que incluye nuestra base de datos gratuita con 200 millones de estructuras de proteínas. Asimismo, tenemos intención de ampliar nuestro curso de formación gratuito en línea sobre AlphaFold, en colaboración con EMBL-EBI y asociaciones con organizaciones del Sur Global, con el fin de dotar a los científicos de las herramientas que necesitan para agilizar la adopción de esta tecnología y su uso en la investigación, sin descuidar áreas que actualmente reciben poca financiación, como las enfermedades desatendidas o la seguridad alimentaria. Seguiremos trabajando con la comunidad científica y los responsables políticos en el desarrollo y la adopción de tecnologías de IA de forma responsable.

Una puerta abierta al futuro para la biología celular asistida por IA

Enzima 7BBV: Predicción de AlphaFold 3 de un complejo molecular formado por una proteína enzimática (azul), un ion (esfera amarilla) y azúcares simples (amarillo), en comparación con la estructura real (gris). Esta enzima se encuentra en un hongo del suelo (Verticillium dahliae) que afecta a numerosos cultivos. Los avances en la interacción de esta enzima con las células vegetales podría ayudar a los investigadores a desarrollar cultivos más sanos y resistentes.

Con AlphaFold 3, la biología ha entrado en el mundo de la alta definición. Permite a los científicos ver los sistemas celulares en toda su complejidad, con sus estructuras, interacciones y modificaciones. Esta nueva puerta abierta a las moléculas de la vida muestra cómo se conectan entre sí y ayuda a comprender cómo influyen esas conexiones en las funciones biológicas. Por ejemplo, cómo actúan los fármacos, cómo se producen las hormonas o cómo es el proceso de reparación del ADN, que preserva la salud.

El verdadero valor de AlphaFold 3 y de nuestra herramienta gratuita AlphaFold Server es que proporcionan a los científicos los medios para acelerar los avances, tanto en los campos actualmente activos de la biología como en nuevas líneas de investigación. Apenas estamos empezando a explotar el potencial de AlphaFold 3. Estamos impacientes por ver lo que nos depara el futuro.