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Nacionales

¿Las computadoras resuelven uno de los misterios de la vida?


La compañía DeepMind resolvió este año uno de los misterios más importantes de la ciencia.

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DeepMind, una compañía dedicada a la inteligencia artificial fundada hace una década, resolvió este año uno de los misterios más importantes de la ciencia. Un problema que tenía alrededor de 50 años de haberse planteado: cómo predecir la estructura tridimensional de las proteínas. En 2016, esta compañía aparecía en las primeras planas de periódicos en el mundo, gracias a su sistema de inteligencia artificial llamado AlphaGo. La compañía retó al legendario jugador de Go Lee Sedol. El Go es un juego chino milenario con reglas muy simples, pero que tiene una complejidad inmensa, más que el ajedrez. Requiere de estrategia y no deja lugar al azar. Es uno de los cuatro artes tradicionales de China, obligatorios para cualquier escolar desde la dinastía Han: el arte musical, el arte del Go, el arte de la caligrafía y el arte del dibujo. En el segundo juego, la computadora realizó una jugada que desafiaba milenios de la práctica del Go, derrotando así al campeón Sedol. Muchos expertos en el aprendizaje de máquinas (o machine learning) lo consideran un rasgo de creatividad ya que ningún jugador entrenado lo haría.

Así, DeepMind es una empresa fundada con el propósito de crear sistemas inteligentes utilizando técnicas de aprendizaje de máquinas. Buscan que las máquinas en lugar de solo ejecutar órdenes, “aprendan” a reconocer patrones a partir de ejemplos e incentivos. Esto tiene como uno de sus objetivos centrales, amplificar la inteligencia humana para acelerar los descubrimientos científicos o resolver problemas cotidianos.

De esta manera eran probadas las técnicas de inteligencia artificial, con juegos de mesa o videojuegos, ya que poseen reglas claras y simples. Poco a poco, se han ido expandiendo aplicaciones a diversas ramas del conocimiento, desde la economía y finanzas hasta la física de altas energías y ahora en el plegamiento de proteínas.

Figura: En verde puede verse el resultado de las mediciones del experimento para dos proteínas (una ARN polimerasa a la izquierda y una adhesina a la derecha) y en azul, la predicción computacional de AlphaFold 2. Fuente: Blog de Deep Mind

La forma de las proteínas: clave para comprender a los mecanismos de la vida

El mecanismo fundamental de la vida en la Tierra puede interpretarse como un acto de traducción. Toda la información de los seres vivos se encuentra codificada en el material genético, gracias a un alfabeto de cuatro letras (los ácidos nucleicos del ADN). Esta se traduce en proteínas que son secuencias en una dimensión llamadas aminoácidos colocadas una detrás de la otra, como palabras escritas en otro alfabeto, con 20 letras esta vez (los aminoácidos). Las proteínas son máquinas microscópicas que permiten el funcionamiento de los organismos vivos, como las enzimas. Por ejemplo, la amilasa es una proteína que permite la saliva, cortar el almidón de los cereales en azúcar, que le sirve al cuerpo para tener energía.

Todas las proteínas se pliegan en una forma precisa a cada vez y es esta forma la que le da su funcionamiento dentro del cuerpo. Por ejemplo, la hemoglobina tiene un pequeño cuenco perfectamente adaptado, para transportar oxígeno de los pulmones al resto del cuerpo. Sin embargo, pliegues incorrectos hacen que la función de las proteínas falle, aunque la secuencia (los caligramas escritos en aminoácidos) sea idéntica. Este es el principio de enfermedades graves como el Alzheimer, las cataratas o el mal de Parkinson. Así, un problema fundamental para comprender la vida es planteado por Christian Anfinsen en su discurso de aceptación del Premio Nobel de Química en 1972: “Conocer la estructura tridimensional de una proteína a partir de la secuencia de aminoácidos que la componen, es fundamental para comprender los mecanismos de los organismos”.

¿Cómo se ha tratado este problema hasta ahora? Para determinar la estructura tridimensional de una proteína, se realiza un experimento con una técnica llamada cristalografía de rayos X. Es un procedimiento largo y caro: toma alrededor de un año y cuesta más de US$100 mil. El misterio para resolver este problema no es trivial, hay más formas posibles de plegar una proteína que átomos en el universo observable. Así, probar cada una de las combinaciones es imposible, aún así, una proteína se pliega y adquiere su forma tridimensional espontáneamente: ¡en unas cuantas milésimas de segundo!

Se ha tratado de encontrar un mecanismo que permita resolver, sin experimentos, este problema por unos 50 años. En aras de encontrar una solución, desde 1994 la comunidad mundial de científicos interesados en este problema organizan, cada dos años, una “Olimpiada mundial de plegamiento de proteínas” llamada CASP (Evaluación Crítica de las Técnicas del Plegamiento de las Proteínas, en inglés). Hasta el 2016, las mejores predicciones no superaban el 40 por ciento de exactitud que son poco alentadoras.

DeepMind predice la forma de las proteínas

¿Qué relación tiene entonces una empresa de inteligencia artificial y este difícil problema de predecir la forma tridimensional de las proteínas? DeepMind, una empresa sin ningún proyecto previo en Química o Biología resuelve el problema.

En la CASP de 2018, DeepMind concursa por primera vez y logra la medalla de oro con una exactitud del 50-60 por ciento que mejoraba los resultados anteriores, pero no era suficiente para resolver el problema. Este año, DeepMind, mediante AlphaFold 2 logra un punteo de 92.4 por ciento de exactitud, logrando un error igual al experimental con un costo muy por debajo de los US$100 mil y un tiempo mucho mejor al año que toma efectuar los experimentos utilizados hasta ahora. Para obtener estos resultados, el algoritmo propuesto toma tan solo dos días en correr.

Un descubrimiento de impacto para todos

Uno de los principales impactos que tendrá AlphaFold 2 en la vida de todos es el diseño de fármacos. El proceso para producir un medicamento nuevo es complejo y debe ser muy bien estudiado para que pueda ser comercializado. Se inicia con el diseño y la síntesis en el laboratorio del fármaco, cuyo proceso puede tardar desde meses hasta décadas. El proceso que le sigue incluye pruebas clínicas, optimización de producción, entre otros, tarda alrededor de 13 o 14 años y el todo puede tener un costo de hasta US$2.6 billones, antes de salir al mercado. El trabajo de DeepMind permite conocer precisamente la forma de la proteína que es el lugar en el que actúan la mayoría de medicamentos. Esto recorta los tiempos y los gastos de investigación previos al lanzamiento comercial hasta 10 veces.

En tiempos de pandemia, como el que atraviesa el planeta en este momento, la urgencia de crear fármacos o vacunas es grande. Es necesario actuar rápido y un proceso de 13 o 14 años es completamente inviable. Sin duda, este descubrimiento cambiará la vida de muchas personas en cuanto a que los medicamentos tendrán un tiempo de diseño y un costo menor.

Pese a ser un descubrimiento muy reciente, AlphaFold 2 ha sido capaz de predecir las estructuras de las proteínas del SARS-CoV-2 con una exactitud comparable con la de los experimentos.

También el diseño de materiales por medio de nanotecnología tendría un avance importante. Las proteínas, como las enzimas, son catalizadores de reacciones químicas. Esto quiere decir que aceleran los tiempos de reacción y prácticamente permiten efectuar síntesis de cualquier tipo. De esta manera, la inteligencia artificial y el aprendizaje de máquinas se convierte en un instrumento transversal para el desarrollo científico y tecnológico, no solo para las aplicaciones en los que se utilizan en la actualidad como el reconocimiento de sonidos, imágenes, o programar automóviles sin piloto. También, en el campo del comportamiento social o biológico de fenómenos, ha permitido la proyección de comportamientos como varios modelos matemáticos que se utilizan para ver la evolución de la pandemia del COVID-19. También, es utilizada por empresas para proyectar ventas o comportamientos en la bolsa de valores, y ahora, en el campo de la nanotecnología, de la biología y de la medicina. Podría decirse que este descubrimiento es tan importante como el de la mecánica cuántica en el siglo pasado.

Sin lugar a dudas, el aprendizaje de máquinas es una rama del conocimiento que no requiere de equipo costoso y promete avances científicos y tecnológicos. Así la formación de científicos en este campo es una salida excelente para el subdesarrollo en el que se encuentra el país, en el ámbito científico y tecnológico. Falta formar profesionales en estas áreas con programas de calidad. Es sin lugar a dudas, un esfuerzo que vale la pena y que se ha hecho, particularmente con cursos como los que se han organizado de Física Sin Fronteras en las que un científico de primera calidad mundial ha venido a transmitir sus conocimientos en el tema, por dos semanas de forma totalmente gratuita a destacados estudiantes y profesionales centroamericanos.

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