Biohub presenta herramientas de inteligencia artificial para explorar proteínas y acelerar la investigación biomédica.
Las proteínas hacen gran parte del trabajo dentro de las células. Su función depende mucho de su forma, por eso conocer su estructura ayuda a entender enfermedades y a buscar tratamientos. Durante años, esta tarea exigía experimentos lentos y caros.
Biohub ha lanzado ESMFold2, un modelo abierto de inteligencia artificial para predecir estructuras de proteínas. La herramienta llega junto a ESM Atlas, un mapa con 6.800 millones de secuencias y 1.100 millones de estructuras previstas.
El modelo parte de la secuencia de aminoácidos, es decir, del orden de las piezas que forman una proteína. A partir de esa información, calcula una posible forma en tres dimensiones. La predicción no sustituye al laboratorio, pero puede orientar el trabajo y ahorrar tiempo.
ESMFold2 funciona con ayuda de ESMC, un modelo entrenado con unos 2.800 millones de secuencias de muchos seres vivos. Gracias a ese aprendizaje, el atlas puede mostrar relaciones que no siempre aparecen en las bases de datos tradicionales.
Biohub también usó el sistema para diseñar proteínas que se unen a cinco objetivos relacionados con el cáncer y el sistema inmunitario. Algunas funcionaron en pruebas de laboratorio. El avance puede acelerar el diseño temprano de terapias, aunque cualquier uso médico necesitará más validación y controles de seguridad.
Basado en: Ewen Callaway and Miryam Naddaf, Nature