Revista de Divulgación Científico-Tecnológica del Gobierno del Estado de Morelos

Inteligencia artificial para predecir la estructura de proteínas

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Las proteínas son los productos finales del proceso de decodificación del ADN; como caballos de batalla de las células, las proteínas realizan múltiples funciones de gran importancia que permiten mantener la vida. Aunque mucha gente piensa que sirven sólo para crear músculos, las funciones de las proteínas son varias y bien diferenciadas, que van desde formar parte de elementos estructurales, como el colágeno, hasta realizar prácticamente todas las reacciones bioquímicas que ocurren en los seres vivos: transportar oxígeno (hemoglobina), identificar antígenos (anticuerpos), aumentar la velocidad de reacciones químicas (enzimas), producir cambios metabólicos (hormonas) o reparar daños.

Las funciones de las proteínas son específicas de cada tipo y se basan en la estructura tridimensional que adopta cada una al ser sintetizada. La estructura de las proteínas reúne las propiedades de disposición en el espacio de los aminoácidos (los componentes de todas las proteínas), pero también de las características físicas de su entorno y la presencia de compuestos simples o complejos que las estabilicen o conduzcan a un plegamiento específico. La forma final adoptada por una proteína suele ser la más estable o favorable desde el punto de vista energético.

A medida que las proteínas se pliegan, prueban una variedad de conformaciones antes de alcanzar su forma final, que es única y compacta. Las proteínas plegadas se estabilizan mediante enlaces débiles entre aminoácidos. Por ejemplo, las proteínas disueltas en el citoplasma tienen grupos químicos hidrófilos (amantes del agua) en sus superficies, mientras que sus elementos hidrófobos (que rechazan el agua) tienden a estar metidos en el interior. Por el contrario, las proteínas que se insertan en las membranas celulares muestran algunos grupos químicos hidrofóbicos en su superficie, específicamente en aquellas regiones donde la superficie de la proteína está expuesta a los lípidos de la membrana.

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Figura 1. Representación del proceso de formación de proteínas y diversidad de estructuras.

La inteligencia artificial ayuda a conocer la estructura de las proteínas
Conocer la estructura de una proteína tiene implicaciones enormes para la ciencia, por ejemplo, cuando un virus nuevo emerge en la población (como es el caso del SARS-Cov-2) podríamos necesitar saber cómo es la estructura tridimensional de la proteína del virus con la que logra unirse a las células del huésped para poder crear compuestos que se unan primero a estas proteínas y evitar una infección, con ello lograríamos tener un medicamento antiviral.

El problema es que, aunque las proteínas se consideran macromoléculas, son demasiado pequeñas para visualizarlas, incluso con un microscopio. Entonces, los científicos deben usar métodos indirectos para descubrir cómo se ven y cómo se doblan. El método más común utilizado para estudiar estructuras de proteínas es la cristalografía de rayos X. Con este método, los cristales sólidos de una proteína purificada se colocan en un haz de rayos X y el patrón de rayos X desviados se usa para predecir las posiciones de los miles de átomos dentro del cristal de proteína.

Estos métodos, sin embargo, son muy costosos y requieren de mucho tiempo para lograr obtener una estructura tridimensional; además, las estructuras de proteínas más grandes o unidas a otras moléculas son más difíciles de obtener.

Afortunadamente, la estructura de las proteínas se ha logrado también predecir mediante programas informáticos. Si bien hace algunos años estos programas apenas podían predecir con exactitud algunas proteínas, hoy en día hacen uso de inteligencia artificial y han logrado predecir con exactitud muchas estructuras de proteínas que han sido ya previamente descubiertas por métodos tradicionales y, lo más importante, han logrado predecir estructuras de proteínas nuevas o de organismos recién descubiertos de los que sólo conocemos su secuencia genética o ADN. H

art8 03 Imagen: Nicolle Rager, National Science Foundation.


M. en C. Israel Lara Vega / Esta dirección de correo electrónico está protegida contra spambots. Usted necesita tener Javascript activado para poder verla.
Escuela Nacional de Ciencias Biológicas, IPN