Las moléculas de la vida están ahora bajo el escrutinio de una poderosa herramienta de inteligencia artificial. Demis Hassabis, un prodigio del ajedrez y fundador de DeepMind, ha revolucionado el campo de la biología estructural con su creación más reciente: AlphaFold 3, una IA que predice con precisión la interacción entre las proteínas y otras moléculas esenciales como el ADN, ARN, medicamentos y anticuerpos.
Un prodigio del ajedrez convertido en pionero de la IA
Demis Hassabis, hijo de un grecochipriota y una singapurense, creció en Londres y a los 13 años ya era un maestro de ajedrez. Sin embargo, más allá del ajedrez, su pasión por la informática y la neurociencia lo llevó a fundar DeepMind, que hoy es el pilar de la inteligencia artificial (IA) en Google.
En una entrevista reciente, Hassabis recordó el día en que comprendió la potencia de la IA. En 2018, enfrentó a AlphaZero, una IA de ajedrez que él mismo había creado. Por la mañana, la venció sin problemas, pero en cuestión de horas, el programa mejoró tanto que por la noche ya era «el mejor jugador de ajedrez que jamás haya existido». Este evento llevó a Hassabis a preguntarse qué otras proezas podría lograr su IA en ciencia o en otros campos complejos.
AlphaFold 3: predecir la interacción entre todas las moléculas de la vida
Desde 2020, AlphaFold ha determinado la estructura tridimensional de 200 millones de proteínas, un avance que habría ahorrado unos mil millones de años de trabajo humano. Ahora, con AlphaFold 3, por primera vez una inteligencia artificial puede predecir la interacción entre proteínas y otras moléculas de la vida, como el ADN, ARN, medicamentos y anticuerpos.
«La biología es un sistema dinámico y sus propiedades emergen precisamente de interacciones entre las diferentes moléculas que componen la célula. AlphaFold 3 es nuestro primer gran paso para entenderlas», explicó Hassabis. La nueva IA permite predecir con éxito el 76% de las interacciones entre proteínas y moléculas pequeñas, frente al 52% de la siguiente mejor herramienta.
Impacto en la investigación de medicamentos y diagnósticos médicos
El potencial de AlphaFold 3 para descubrir nuevos medicamentos es inmenso. Con esta IA, Laboratorios Isomorphic, una filial de Alphabet liderada por Hassabis, espera reducir a la mitad el tiempo que se tarda en descubrir un fármaco, pasando de los cinco años actuales a apenas dos. Esto podría revolucionar el desarrollo de tratamientos personalizados para diversas enfermedades.
El químico John Jumper, director de DeepMind, aseguró que la nueva IA duplica la capacidad de los métodos convencionales en la unión de proteínas al ADN o anticuerpos. Este nivel de precisión permitirá explorar qué sucede dentro de las células cuando hay daño en el ADN, ayudando a entender enfermedades como el cáncer y desarrollar nuevas terapias.
Ética en la IA: el debate sobre la apertura de código
La ética en la IA es un aspecto crucial a considerar. DeepMind ha decidido no publicar el código fuente de AlphaFold 3, una decisión que ha generado críticas en la comunidad científica. David Baker, un investigador de la Universidad de Washington, dirige un proyecto abierto que busca crear inteligencias artificiales para predecir procesos bioquímicos e inventar nuevos compuestos.
Alfonso Valencia, director de ciencias de la vida en el Centro Nacional de Supercomputación, reconoce que AlphaFold 3 supone un progreso importante, pero señala que «al ofrecerse en un servidor, los usuarios tenderán a ignorar las limitaciones y tomar los resultados como fiables en todos los casos». Valencia sugiere que Nature no debería publicar estudios con resultados que no pueden ser reproducidos ni validados independientemente.
Aplicaciones prácticas y limitaciones de AlphaFold 3
El bioinformático Íñigo Barrio, del Instituto Wellcome Sanger (Reino Unido), destaca la nueva capacidad de la IA para explicar cómo las proteínas se unen entre sí o a otras moléculas para formar complejos. Por ejemplo, cómo la hemoglobina se une al oxígeno para transportarlo por todo el cuerpo.
Sin embargo, las limitaciones de AlphaFold 3 también deben considerarse. La IA tiende a presentar «alucinaciones» cuando describe zonas desordenadas de las proteínas, regiones que carecen de una forma tridimensional fija. «Son como la materia oscura de las proteínas», explica Mafalda Dias, investigadora del Centro de Regulación Genómica en Barcelona.
El futuro de las moléculas de la vida con IA
La interacción entre las moléculas de la vida y la inteligencia artificial abre un horizonte de descubrimientos en biología y medicina. AlphaFold 3 ha establecido un nuevo estándar en el campo de la IA en el diagnóstico médico y en la predicción de interacciones moleculares. Sin embargo, como señala Rafael Fernández Leiro, del Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas, «si este sistema acierta en casi el 80% de los casos, quiere decir que falla en el 20%, un porcentaje demasiado alto para gastar el dineral que cuesta llevar un fármaco a ensayos con pacientes».
En definitiva, el desarrollo de AlphaFold 3 marca un antes y un después en el estudio de las moléculas de la vida, impulsando la IA predictiva hacia nuevos horizontes. La combinación de biología e inteligencia artificial promete revolucionar la forma en que comprendemos la salud y desarrollamos tratamientos médicos personalizados.
