IA en el plegamiento de proteínas

Sobre

Las herramientas de IA, en particular AlphaFold, han avanzado significativamente en el campo de la predicción de la estructura de proteínas. AlphaFold utiliza aprendizaje profundo para predecir las estructuras tridimensionales de las proteínas a partir de sus secuencias de aminoácidos, alcanzando un nivel de precisión comparable al de métodos experimentales como la cristalografía de rayos X[1][3]. Esta tecnología ha revolucionado la investigación biológica al proporcionar un acceso rápido y rentable a las estructuras proteicas, cruciales para comprender la función y las interacciones proteicas[2][4]. El impacto de la IA en el plegamiento de proteínas se extiende al descubrimiento de fármacos, donde las predicciones precisas de la estructura facilitan la identificación de dianas farmacológicas y el diseño de posibles compuestos terapéuticos[4]. Las predicciones de AlphaFold se han aplicado en diversas áreas de investigación, como el cáncer, la resistencia a los antibióticos y las enfermedades infecciosas, contribuyendo a la aceleración de los procesos de desarrollo de fármacos[3][4]. Además, modelos de IA como FragFold están explorando nuevas aplicaciones, como la predicción de fragmentos de proteínas que pueden unirse a proteínas diana o inhibirlas, ampliando aún más las capacidades de la IA en la investigación de proteínas[5].