La inteligencia artificial ha llegado a un punto de revolución en el mundo. Empresas como Google buscan aplicar el poder de esta tecnología a entornos tan complicados como el de la biología o el de la medicina, realizando avances impresionantes en este campo. Ahora, Google afirma que AlphaFold, uno de sus últimos sistemas de IA es capaz de predecir la estructura e interacciones de todas las moléculas que conforman la vida.
Este nuevo avance en el territorio de la inteligencia artificial ha sido anunciado por Google DeepMind, la división de investigación y desarrollo de IA de Alphabet. En este caso, el modelo de IA usado ha sido Alpha Fold 3, la última versión de un modelo desarrollado en conjunto por DeepMind e Isomorphic Labs.
El nuevo modelo ha sido publicado en la prestigiosa revista Nature, y muestra sus capacidades para predecir no solo la estructura, sino las interacciones de todas las moléculas de la vida con una precisión increíble. El objetivo de Google con AlphaFold 3 es la de transformar la comprensión del mundo biológico y revolucionar la metodología en torno al descubrimiento de fármacos.
La clave está en cómo se comprenden las enfermedades, así como su tratamiento. Dentro de cada célula hay miles de millones de máquinas moleculares, unas máquinas formadas ADN y otras moléculas que realizan interacciones entre sí; comprobar cómo estas piezas interactúan entre sí mediante millones de tipos de combinaciones abre la puerta a comprender los procesos que dan lugar a la vida.
Es aquí donde entra AlphaFold 3, un modelo que en palabras de sus responsables lleva "el mundo biológico a la alta definición", ya que permite ver estos sistemas en todo su esplendor. Este modelo, que Google califica como revolucionario, se basa en los cimientos de la versión anterior de 2020 —AlphaFold 2— que ya consiguió importantes avances en la predicción de la estructura de las proteínas.
AlphaFold 3 funciona con una lista de entrada de moléculas, mediante la cual genera una estructura 3D conjunta que a su vez revela cómo estás encajan. Modela biomoléculas de gran tamaño como proteínas, ADN o ARN, así como moléculas pequeñas conocidas como ligandos. El modelo puede incluso modelar modificaciones químicas de estas moléculas que controlan el funcionamiento saludable de las células; cuando estas modificaciones se alteran, se pueden provocar enfermedades.
Google explica que la base de AlphaFold 3 se encuentra una versión del módulo Evoformer, una arquitectura de aprendizaje profundo que ya sustentó el rendimiento de su anterior versión, AlphaFold 2. Una vez el modelo procesa las entradas, este ensambla sus predicciones usando una red de difusión, algo parecido a lo que usan los famosísimos generadores de imágenes por IA.
La cuestión radica en que este proceso de difusión comienza con una nube de átomos y a lo largo de muchos pasos, esta converge en su estructura molecular final. Estas predicciones de interacciones moleculares, según Google, "superan la precisión de todos los sistemas existentes". De hecho, es "excepcionalmente capaz" de unificar conocimientos científicos como un modelo único que calcula complejos moleculares completos de forma holística.
Para facilitar la transformación de la comprensión del mundo biológico que promete AlphaFold 3, Google ha asegurado que los científicos podrán acceder a la mayoría de las capacidades del modelo a través de AlphaFold Server, su última herramienta de investigación. Además, Isomorphic Labs colaborará con compañías farmacéuticas para aplicar el potencial de AlphaFold 3 al diseño de fármacos en el mundo real.
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