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La actualización de AlphaFold 3 permite la predicción de otros tipos de sistemas biomoleculares

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Módulo MSA en AlphaFold 3. Crédito: Naturaleza (2024). DOI: 10.1038/s41586-024-07487-w

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Módulo MSA en AlphaFold 3. Crédito: Naturaleza (2024). DOI: 10.1038/s41586-024-07487-w

Un equipo combinado de investigadores médicos y expertos en sistemas de inteligencia artificial del proyecto Deep Mind de Google e Isomorphic Labs, ambos en Londres, han realizado lo que el grupo describe como mejoras sustanciales en AlphaFold 2 que hacen posible que la aplicación prediga la estructura de una amplia variedad. . de los sistemas biomoleculares de forma más amplia y precisa. La nueva iteración se llama AlphaFold 3.

En su para estudiar publicado en la revista NaturalezaEl grupo utilizó técnicas de fuzzing para realizar mejoras en el modelo arquitectónico subyacente de la aplicación para permitir predicciones más generales.

La primera versión del sistema de inteligencia artificial basado en aprendizaje profundo AlphaFold se lanzó hace apenas cuatro años y fue aclamada por su capacidad para hacer predicciones precisas sobre la estructura de las proteínas utilizando secuencias de aminoácidos. También ayudó a los investigadores a comprender mejor cómo funcionan las proteínas. AlphaFold 2 se basó en estas capacidades, ampliando los complejos que podían predecirse.

En esta nueva versión, el equipo de investigación le ha dado a la aplicación la capacidad de predecir sistemas biomoleculares más allá de las proteínas. Puede predecir ligandos, por ejemplo, o estructuras de ARN o ADN. Señalan que incluso puede hacer predicciones sobre la estructura de iones, ácidos nucleicos, otras proteínas e interacciones entre anticuerpos y antígenos.

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Enzima que se encuentra en los hongos transmitidos por el suelo. Crédito: Google DeepMind

Estas capacidades, señalan los investigadores, lo convierten en una herramienta útil para descubrir nuevos fármacos. Una empresa de descubrimiento de fármacos (y una filial de DeepMind) ya está utilizando el nuevo sistema para hacer precisamente eso.

Además de hacer predicciones sobre otras estructuras biomoleculares, el equipo de investigación afirma que AlphaFold 3 también es mucho más preciso que sus iteraciones anteriores y sus competidores. Pero también reconocen que hay margen para crecer: AlphaFold 3 tiene una tasa de error de quiralidad del 4,4%, por ejemplo. A veces también tiene alucinaciones, lo que reduce la apariencia de las cintas.

Señalan que el trabajo continuará en el sistema AlphaFold mientras el equipo busca mejorar la precisión y agregar más tipos de sistemas a los que se pueda aplicar. También planean introducir un marco de clasificación para ayudar a los usuarios a emitir juicios sobre los resultados proporcionados por el sistema.

Mas informaciones:
Josh Abramson et al, Predicción estructural precisa de interacciones biomoleculares con AlphaFold 3, Naturaleza (2024). DOI: 10.1038/s41586-024-07487-w

Información del diario:
Naturaleza


Federico Pareja

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