Arriba AlphaFold 3, la IA de Google que prediu les interaccions de les molècules de la vida. La seva descripció s'ha publicat aquest dimecres a la revista Nature, on els seus responsables expliquen que la nova tecnologia porta "el món biològic a l'alta definició". Això vol dir que permet als científics veure els sistemes cel·lulars en tota la seva complexitat, mitjançant les seves estructures, les interaccions i les modificacions. És a dir, es tracta d'un "model revolucionari" que millora els anteriors i que treballa amb una precisió sense precedents.
La cosa és que cada cèl·lula vegetal, animal i humana hi ha milers de milions de màquines moleculars que estan formades per proteïnes, ADN i altres molècules, però cap d'elles funciona per ella mateixa. La clau està a veure com interactuen entre elles, mitjançant milions de tipus de combinacions: entendre aquest funcionament és essencial per començar a comprendre els processos de la vida i tractar malalties. Aquí és on entra en joc l'última versió d'AlphaFold, desenvolupada per Google DeepMind en col·laboració amb Isomorphic Labs.
La nova IA de Google, més enllà
AlphaFold 3 es basa en els fonaments del seu predecessor, AlphaFold 2, que l'any 2020 va suposar un "avenç fonamental" en la predicció de l'estructura de les proteïnes. Concretament, l'any 2022 es van publicar les prediccions de l'estructura tridimensional de gairebé totes les proteïnes (200 milions) a partir de la seva seqüència d'aminoàcids. Milions d'investigadors de tot el planeta han fet servir aquesta versió per fer troballes en àrees com les vacunes contra la malària, els tractaments contra el càncer i el disseny d'enzims.
Ara, la nova intel·ligència artificial és capaç de predir amb més precisió l'estructura d'una àmplia gamma de sistemes biomoleculars en un marc unificat gràcies a les millores substancials introduïes en l'arquitectura d'aprenentatge profund i el sistema d'entrenament. En el cas de les interaccions de les proteïnes amb altres tipus de molècules, aconsegueix una millora d'almenys el 50% en comparació amb els mètodes de predicció existents; i per algunes categories importants d'interacció, s'ha duplicat l'exactitud de predicció. "AlphaFold 3 ens porta més enllà de les proteïnes per abastar un ampli espectre de biomolècules. Aquest salt podria donar lloc a una ciència més transformadora, des del desenvolupament de materials biorenovables i cultius més resistents fins a l'acceleració del disseny de fàrmacs i la investigació genòmica", afegeix Google DeepMind.
AlphaFold 3, una IA gratuïta
A partir d'una llista de molècules, AlphaFold 3 és capaç de generar la seva estructura tridimensional conjunta, mostrant com encaixen entre elles. Modela grans biomolècules com proteïnes, ADN i ARN, així com petites molècules (lligands). També pot modelitzar modificacions químiques d'aquestes molècules que controlen el funcionament saludable de les cèl·lules i que, quan s'alteren, poden provocar malalties. Aquesta nova finestra a les molècules de la vida revela com estan totes connectades i ajuda a comprendre com aquestes connexions afecten funcions biològiques, com l'acció dels fàrmacs, la producció d'hormones i el procés de reparació de l'ADN que preserva la salut.
Els científics poden accedir gratuïtament a la majoria de les seves funcions mitjançant el seu servidor. Amb uns pocs clics, en poden aprofitar la potència per modelitzar estructures compostes per proteïnes, ADN, ARN i una selecció de lligands, ions i modificacions químiques. "AlphaFold 3 té el potencial de ser tan innovador com AlphaFold, quan es va llançar per primera vegada. Amb el servidor, ja no es tracta de predir estructures, sinó de facilitar generosament l'accés i permetre als investigadors plantejar-se preguntes atrevides i accelerar els descobriments", ha apuntat Céline Bouchoux (Institut Francis Crick). Per la seva banda, Isomorphic Labs afegeix: "Comprendre el món biomolecular que portem dins i com les complexes xarxes de molècules interactuen en les nostres cèl·lules és un punt de partida crucial per entendre i tractar les malalties mitjançant el disseny racional de fàrmacs". És per això que s'ha desenvolupat aquest innovador model d'IA que proporciona una visió precisa a escala atòmica de l'estructura dels sistemes biomoleculars, conclou.