Un equipo de cient\u00edficos de Estados Unidos, desarroll\u00f3 un programa de computaci\u00f3n que permite conocer la estructura de las prote\u00ednas en diez minutos. Una tarea que, en otros tiempos, les hubiese llevado d\u00e9cadas.<\/p>\n\n\n\n
El noviembre del a\u00f1o pasado, Google y su filial inglesa Deep Mind dieron a conocer que, por primera vez, sus investigadores lograron descifrar un viejo problema referente a la Inteligencia Artificial. Se trata del problema del plegamiento de las prote\u00ednas, el cual tiene que ver con c\u00f3mo estas mol\u00e9culas se enrollan o se pliegan a partir de las instrucciones que les dan los amino\u00e1cidos<\/strong>, por lo que, para poder identificar de forma precisa las m\u00faltiples formas que pueden adquirir, son necesarios modelos en tercera dimensi\u00f3n que requieren de una gran potencia de computaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Las prote\u00ednas, que est\u00e1n compuestas b\u00e1sicamente por carbono, regulan, entre otras cosas, el comportamiento de los virus, las bacterias, las funciones del cuerpo humano y de todos los organismos.<\/strong> Adem\u00e1s, est\u00e1n formadas por secuencias de amino\u00e1cidos que a su vez est\u00e1n regulados por cientos de genes que les dan las instrucciones necesarias, a las prote\u00ednas, sobre c\u00f3mo deben comportarse.<\/strong><\/p>\n\n\n\n De hecho, las distintas maneras en las que se comportan las prote\u00ednas, las diferentes formas que pueden adquirir, es lo que le otorga complejidad y diversidad a la vida.<\/strong> Descifrar sus mecanismos resultar\u00e1 fundamental si se pretende desarrollar nuevos tratamientos contra algunas enfermedades como el c\u00e1ncer, as\u00ed como combatir miles de padecimientos y desarrollar terapias y vacunas contra la Covid-19.<\/strong><\/p>\n\n\n\n La capacidad de una computadora no se mide \u00fanicamente por su velocidad en el procesamiento de la informaci\u00f3n, sino tambi\u00e9n por su \u2018habilidad\u2019 para predecir e interpretar modelos matem\u00e1ticos complejos que ayuden a los cient\u00edficos a resolver un problema determinado.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Esta capacidad de interpretaci\u00f3n viene dada, justamente, por el desarrollo de la Inteligencia Artificial, una disciplina que tuvo su primer gran acierto en la \u00e9poca en que al matem\u00e1tico ingl\u00e9s Alan Turing<\/strong> (1912-1954), el gobierno brit\u00e1nico le encomend\u00f3 la ardua tarea de descifrar los c\u00f3digos y las comunicaciones de la temida aviaci\u00f3n nazi durante la Segunda Guerra Mundial.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Por fortuna, Turing tuvo \u00e9xito y gracias a su trabajo miles de vidas fueron salvadas, adem\u00e1s de que contribuy\u00f3 a que se terminara la guerra.<\/strong> Desafortunadamente, una vez acabada \u00e9sta, el matem\u00e1tico fue condenado por homosexual. Sin embargo, sesenta a\u00f1os despu\u00e9s, en 2013, recibi\u00f3 el perd\u00f3n de la reina Isabel II.<\/p>\n\n\n\n Los esfuerzos de Turing y de muchos otros a lo largo ya de varios siglos (los pasos que da la ciencia a veces son lentos, pero casi siempre seguros), lograron que, ahora, un nuevo programa de computaci\u00f3n pueda desentra\u00f1ar los mecanismos que subyacen a la estructura de las prote\u00ednas en tan solo diez minutos.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Se trata de un nuevo software <\/em>llamado RoseTTAFold, el cual fue desarrollado por investigadores del Instituto para el Dise\u00f1o de las Prote\u00ednas de la Escuela de Medicina de la Universidad de Washington, <\/strong>quienes lograron mejorar la capacidad de predicci\u00f3n y de c\u00e1lculo del software original, Alpha Fold, desarrollado por Google. A diferencia de este \u00faltimo, RoseTTAFold, es gratuito y permite que una gran cantidad de investigadores y de instituciones a lo largo del mundo puedan acceder a \u00e9l.<\/strong><\/p>\n\n\n\n RoseTTAFold utiliza el llamado Aprendizaje Profundo (Deep Learning), para predecir de forma r\u00e1pida y precisa las estructuras de las prote\u00ednas bas\u00e1ndose en informaci\u00f3n limitada.<\/strong> Ello significa que el programa no solamente analiza la informaci\u00f3n de manera l\u00f3gica, sino que la interpreta para que los cient\u00edficos la puedan utilizar.<\/strong> Sin la ayuda de este software, podr\u00edan ser necesarios a\u00f1os de trabajo de laboratorio para determinar la estructura de una sola prote\u00edna.<\/strong><\/p>\n\n\n\n El Aprendizaje Profundo surgi\u00f3 como consecuencia del desarrollo de la Inteligencia Artificial y se le considera un tipo de Aprendizaje de M\u00e1quina. Este \u00faltimo tiene que ver con c\u00f3mo se entrena a una computadora para que realice tareas como las que hacemos los seres humanos. Por ejemplo, el reconocimiento del habla, la identificaci\u00f3n de im\u00e1genes y el hecho de hacer predicciones sobre cualquier cosa.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Un tipo de predicci\u00f3n con Aprendizaje de M\u00e1quina es el que realizan los programas de mapas en nuestro tel\u00e9fono celular para decirnos cu\u00e1l es el mejor camino que debemos seguir para llegar de un sitio a otro. <\/strong>En este caso, la predicci\u00f3n estar\u00e1 basada en factores tales como la cantidad de tr\u00e1fico que hay en las calles y el camino m\u00e1s corto, es decir, el tiempo que toma llegar de un punto a otro.<\/p>\n\n\n\n En lo que respecta a RoseTTAFold, los cient\u00edficos ya lo utilizaron para hacer predicciones e intentar descifrar cientos de nuevas estructuras de prote\u00ednas, incluidas muchas que est\u00e1n relacionadas con el genoma humano y que no se conocen muy bien.<\/strong> Tambi\u00e9n analizaron aquellas que son relevantes para la salud humana como las prote\u00ednas relacionadas con los trastornos del metabolismo, los problemas inflamatorios y el crecimiento de c\u00e9lulas cancerosas.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Para que el Aprendizaje Profundo funcione correctamente, las computadoras deben de contener Redes Neuronales Artificiales. Gracias a ellas, los cient\u00edficos pueden saber c\u00f3mo interact\u00faan entre s\u00ed los amino\u00e1cidos de una prote\u00edna.<\/strong> Ello no solamente permite conocer su estructura tridimensional, sino tambi\u00e9n saber c\u00f3mo se relacionan entre s\u00ed sus partes qu\u00edmicas.<\/strong> Por si fuera poco, las Redes Neuronales, que emulan el funcionamiento del cerebro humano, desenvuelven, a trav\u00e9s de simulaciones, a las prote\u00ednas -que siempre est\u00e1n plegadas- lo que ayuda a hacer predicciones y llegar a conclusiones precisas sobre c\u00f3mo funcionan.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Los alcances de la Inteligencia Artificial en el futuro no tan lejano son a\u00fan desconocidos porque desconocemos cu\u00e1l ser\u00e1 la verdadera capacidad que tendr\u00e1n las computadoras cu\u00e1nticas.<\/strong> En \u00e9stas, la informaci\u00f3n, los bits, que est\u00e1n contenidos en un c\u00f3digo binario de unos y ceros, puede estar a la vez en los dos estados posibles: uno y cero al mismo tiempo<\/strong>, por lo que las posibilidades para guardar y procesar informaci\u00f3n ser\u00edan enormes.<\/p>\n\n\n\n Tan prometedoras ser\u00e1n las posibilidades con esta nueva computaci\u00f3n, que quiz\u00e1 nos tocar\u00e1 ver robots como Hal, de la pel\u00edcula Odisea del Espacio 2001<\/em> de Stanley Kubrick.<\/strong> \u00c9ste cumpl\u00eda con los principios de una M\u00e1quina de Turing, ya que era capaz de que sus razonamientos fueran indistinguibles de los razonamientos hechos por un ser humano, es decir, el robot ten\u00eda capacidad de pensar por s\u00ed mismo, aprender y tomar decisiones.<\/strong><\/p>\n\n\n\n En su libro de 2005, \u2018La singularidad est\u00e1 cerca\u2019, Ray Kurzweil -el famoso inventor y cient\u00edfico estadounidense especializado en Ciencias de la Computaci\u00f3n- afirma que la singularidad tecnol\u00f3gica <\/strong>(cuando las computadoras y robots lleguen a ser conscientes de s\u00ed mismos) llegar\u00e1 a completarse en unas d\u00e9cadas, en 2045<\/strong>, y que se producir\u00e1 cuando deje de ser posible predecir, mediante las leyes naturales, el orden existente de las cosas, es decir, cuando las m\u00e1quinas vayan m\u00e1s all\u00e1 de los dictados naturales de la biolog\u00eda.<\/p>\n\n\n\n Y la biolog\u00eda, en este caso, somos los seres humanos que, desde esta perspectiva, nos tendremos que hacer a un lado con la llegada de las m\u00e1quinas<\/strong>. Al menos en tareas que ya no estemos dispuestos a realizar.<\/strong><\/p>\n\n\n\n AN \/ MDS<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Un equipo de cient\u00edficos de Estados Unidos, desarroll\u00f3 un programa de computaci\u00f3n que permite conocer la estructura de las prote\u00ednas en diez minutos. Una tarea que, en otros tiempos, les hubiese llevado d\u00e9cadas. 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