La inteligencia artificial aplicada al estudio de proteínas ha experimentado un avance significativo con la introducción de AlphaFold, el modelo desarrollado por Google DeepMind. Esta tecnología facilita la predicción de la estructura tridimensional de proteínas, aspecto clave para comprender enfermedades neurodegenerativas y elaborar tratamientos más precisos.
AlphaFold logró predecir la forma de más de 200 millones de proteínas en apenas un año, cubriendo prácticamente todas las conocidas por la ciencia. La compañía puso a disposición de la comunidad científica una base de datos gratuita, utilizada por más de 2,5 millones de investigadores en 190 países.
El Alzheimer, que afecta a más de 55 millones de personas en todo el mundo, pertenece a un grupo de trastornos causados por el plegamiento incorrecto de proteínas. Con AlphaFold, los especialistas pueden visualizar la estructura 3D exacta de proteínas defectuosas, identificar vulnerabilidades y diseñar fármacos de alta precisión. Además, el sistema ayuda a analizar cómo las mutaciones genéticas modifican estas estructuras, lo que abre posibilidades para terapias personalizadas.
Adriana Noreña, vicepresidente para Google Hispanoamérica, expresó: “La IA inauguró una nueva y apasionante era de descubrimiento, particularmente en el ámbito de la salud y la investigación para la detección temprana de enfermedades, y en Google estamos comprometidos a seguir mejorando sus capacidades priorizando su accesibilidad”.
El desarrollo de AlphaFold, liderado por Demis Hassabis y John Jumper, fue distinguido en 2024 con el Premio Nobel de Química. El modelo también aceleró la investigación en el campo de la malaria, el Parkinson y la contaminación plástica, y fue base para AlphaGenome, otra herramienta de Google orientada a descifrar el genoma humano.
El impacto de AlphaFold se refleja en el ahorro estimado de cientos de miles de años de investigación científica, según informó la compañía.
