Enfoque basado en inteligencia artificial podría ayudar a desarrollar nuevas terapias de anticuerpos contra la COVID-19 basadas en proteínas
Por el equipo editorial de LabMedica en español Actualizado el 05 Apr 2021 |
Ilustración
Un enfoque nuevo generando proteínas sintéticas usando inteligencia artificial (IA) tiene enorme potencial para desarrollar enzimas industriales eficaces como también medicina basada en proteínas, tales como anticuerpos y vacunas para el tratamiento de COVID-19.
Investigadores de la Universidad de Tecnología Chalmers (Gothenburg, Suecia) han demostrado que IA es ahora capaz de generar proteínas novedosas, funcionalmente activas. Las proteínas son grandes, moléculas complejas que juegan un papel crucial en todas las células vivas, construyendo, modificando, y descomponiendo otras moléculas naturalmente dentro de nuestras células. También son ampliamente usadas en procesos industriales y productos, y en nuestras vidas diarias. Los medicamentos basados en proteínas son muy comunes, la insulina medicamento para la diabetes es una de las más prescritas. Algunas de las medicinas para el cáncer, más costosas y eficaces, también se basan en proteínas, como también las fórmulas de anticuerpos actualmente usadas para tratar el COVID-19.
Los métodos actuales usados para ingeniería de proteína se basan en introducir mutaciones aleatorias a las secuencias de proteína. Sin embargo, con cada mutación aleatoria adicional introducida, la actividad de la proteína disminuye. En un descubrimiento en el campo de las proteínas sintéticas, los investigadores de Chalmers han desarrollado un enfoque basado en inteligencia artificial llamado ProteinGAN, que usa un enfoque de aprendizaje profundo generativo. En esencia, la IA cuenta con una gran cantidad de datos de proteínas bien estudiadas; estudia estos datos e intenta crear proteínas nuevas basándose en ellos.
Al mismo tiempo, otra parte de la IA trata de averiguar si las proteínas sintéticas son falsas o no. Las proteínas son enviadas una y otra vez en el sistema hasta que la IA ya no puede diferenciar si son sintéticas o no. Este método es bien conocido por crear fotografías y videos de personas que no existen, pero en este estudio, fue usado para producir variantes de proteína muy diversas con propiedades físicas semejantes a las naturales que podrían ser usadas para sus funciones.
Las proteínas usadas ampliamente en los productos cotidianos no siempre son completamente naturales sino que son hechas por medio de biología sintética y técnicas de ingeniería de proteínas. Usando esas técnicas, las secuencias de proteínas originales son modificadas con la esperanza de crear nuevas variantes de proteínas sintéticas que sean más eficientes, estables, y adaptadas a aplicaciones particulares. El enfoque nuevo basado en IA es de importancia para desarrollar enzimas industriales eficaces como también terapias nuevas basadas en proteínas, como anticuerpos y vacunas para el tratamiento del COVID-19.
“Lo que ahora podemos demostrar ofrece un potencial fantástico para una cantidad de aplicaciones futuras, como el desarrollo más rápido y más rentable de medicamentos basados en proteínas”, dijo Aleksej Zelezniak, profesor asociado del departamento de Biología e Ingeniería Biológica.
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Universidad de Tecnología Chalmers
Investigadores de la Universidad de Tecnología Chalmers (Gothenburg, Suecia) han demostrado que IA es ahora capaz de generar proteínas novedosas, funcionalmente activas. Las proteínas son grandes, moléculas complejas que juegan un papel crucial en todas las células vivas, construyendo, modificando, y descomponiendo otras moléculas naturalmente dentro de nuestras células. También son ampliamente usadas en procesos industriales y productos, y en nuestras vidas diarias. Los medicamentos basados en proteínas son muy comunes, la insulina medicamento para la diabetes es una de las más prescritas. Algunas de las medicinas para el cáncer, más costosas y eficaces, también se basan en proteínas, como también las fórmulas de anticuerpos actualmente usadas para tratar el COVID-19.
Los métodos actuales usados para ingeniería de proteína se basan en introducir mutaciones aleatorias a las secuencias de proteína. Sin embargo, con cada mutación aleatoria adicional introducida, la actividad de la proteína disminuye. En un descubrimiento en el campo de las proteínas sintéticas, los investigadores de Chalmers han desarrollado un enfoque basado en inteligencia artificial llamado ProteinGAN, que usa un enfoque de aprendizaje profundo generativo. En esencia, la IA cuenta con una gran cantidad de datos de proteínas bien estudiadas; estudia estos datos e intenta crear proteínas nuevas basándose en ellos.
Al mismo tiempo, otra parte de la IA trata de averiguar si las proteínas sintéticas son falsas o no. Las proteínas son enviadas una y otra vez en el sistema hasta que la IA ya no puede diferenciar si son sintéticas o no. Este método es bien conocido por crear fotografías y videos de personas que no existen, pero en este estudio, fue usado para producir variantes de proteína muy diversas con propiedades físicas semejantes a las naturales que podrían ser usadas para sus funciones.
Las proteínas usadas ampliamente en los productos cotidianos no siempre son completamente naturales sino que son hechas por medio de biología sintética y técnicas de ingeniería de proteínas. Usando esas técnicas, las secuencias de proteínas originales son modificadas con la esperanza de crear nuevas variantes de proteínas sintéticas que sean más eficientes, estables, y adaptadas a aplicaciones particulares. El enfoque nuevo basado en IA es de importancia para desarrollar enzimas industriales eficaces como también terapias nuevas basadas en proteínas, como anticuerpos y vacunas para el tratamiento del COVID-19.
“Lo que ahora podemos demostrar ofrece un potencial fantástico para una cantidad de aplicaciones futuras, como el desarrollo más rápido y más rentable de medicamentos basados en proteínas”, dijo Aleksej Zelezniak, profesor asociado del departamento de Biología e Ingeniería Biológica.
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