Una cuesti¨®n de formas

Un viejo lema de la biolog¨ªa es que la funci¨®n equivale a la forma. Un paleont¨®logo puede deducir que una especie extinta de dinosaurios era carn¨ªvora examinando la forma de sus dientes, o el bipedismo de un hom¨ªnido a partir de la estructura de su pelvis. Si sabes la forma, sabes la funci¨®n. Lo mismo ocurre si forzamos el microscopio para ver las mol¨¦culas esenciales de la vida. La herencia, ya sea entre padres e hijos o entre c¨¦lulas madre e hijas, se basa en una doble h¨¦lice donde cada h¨¦lice es complementaria a la otra. Una cuesti¨®n de formas.

Y las prote¨ªnas, las nanom¨¢quinas que ejecutan todas las tareas del cuerpo, desde transportar el ox¨ªgeno por la sangre hasta dotar a las neuronas de un ¨¢rbol tupido de dendritas, desde digerir la comida hasta construir los componentes celulares que acabar¨¢n siendo la comida de otro, son seguramente el ejemplo perfecto de que la funci¨®n equivale a la forma. Y tambi¨¦n el m¨¢s dif¨ªcil de resolver para nuestro pobre cerebro. Por fortuna, la inteligencia artificial acaba de cumplir su promesa de ayudarnos en esta cuesti¨®n fundamental para el entendimiento y el desarrollo de f¨¢rmacos, vacunas incluidas.

DeepMind sostuvo siempre que sus sistemas podr¨ªan usarse para objetivos biom¨¦dicos, y ahora lo han demostrado

Secuenciar, o leer un gen (gatacca¡­) es una cuesti¨®n rutinaria en nuestro tiempo. Lo que significa esa secuencia es otra secuencia, el collar de piedras preciosas que constituye una prote¨ªna. Hay 20 tipos distintos de piedras preciosas (los amino¨¢cidos). Unos tienen carga positiva y otros carga negativa, con lo que algunas cuentas del collar tienden a unirse a otras. Con un collar peque?o, como de una docena de cuentas, eso dar¨ªa algo parecido a un churro, ?no es cierto? Con un collar de cientos de cuentas, como las prote¨ªnas del mundo real, saber qu¨¦ forma tridimensional se deriva de la secuencia se convierte enseguida en un problema desalentador.

DeepMind, una firma de inteligencia artificial ubicada en Londres y adquirida por Google, ya hab¨ªa roto el marco en los ¨²ltimos a?os con unos sistemas capaces de ganar a los mejores jugadores de Go, un juego chino m¨¢s complejo que el ajedrez, incluida una versi¨®n avanzada (AlphaGo Zero) que ni siquiera necesitaba para ello estudiar millones de jugadas de los grandes maestros, la t¨¦cnica t¨ªpica del big data, sino que aprend¨ªa jugando partidas contra s¨ª mismo, como el jugador de ajedrez de Stefan Zweig. Es f¨¢cil burlarse de la empresa por usar toda esa ciencia valiosa para jugar al Go, pero DeepMind sostuvo siempre que sus sistemas podr¨ªan usarse para objetivos biom¨¦dicos, y ahora lo han demostrado.

Como en el ajedrez, el Go o el p¨®ker, el programa de la filial de Google, llamado AlphaFold, ha ganado a un centenar de equipos cient¨ªficos en la predicci¨®n de la forma de una prote¨ªna bas¨¢ndose en su mera secuencia (s¨ª, hay un concurso bienal dedicado a eso, se llama CASP). Los resultados se han anunciado este lunes en una conferencia, y han sido saludados por los cient¨ªficos como un paso de gigante. De esta ciencia b¨¢sica salen despu¨¦s las aplicaciones biom¨¦dicas.

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