La IA de Meta predice la estructura de más de 740 millones de proteínas
Este atlas metagenómico de Meta incluye estructuras de proteínas de microorganismos, como bacterias y virus
Las proteínas, piezas fundamentales de la vida, tienen una forma tridimensional única y determinarla supone un reto, por lo que la inteligencia artificial (IA) es clave. ESMFold, el sistema desarrollado por Meta, ha logrado ya predecir la estructura de más de 740 millones de estas moléculas.
Este atlas metagenómico de Meta, que se dio a conocer en noviembre de 2022 y que ahora se amplía, incluye estructuras de proteínas de microorganismos, como bacterias y virus, que aún no se han caracterizado, lo que abre la puerta a acelerar nuevos descubrimientos en campos como la medicina, la química verde o energías renovables.
La inteligencia artificial desarrollada por Meta para este fin se llama ESMFold y está basada en modelos de lenguaje. Normalmente, estos se utilizan para predecir textos a partir de un conjunto de palabras pero, en este caso, sirven para autocompletar secuencias de proteínas y revelar la estructura 3D de millones de estas, incluso de muchas desconocidas.
Las proteínas, moléculas complejas y dinámicas, codificadas por nuestros genes, son responsables de muchos de los variados y fundamentales procesos de la vida. Son cadenas de cientos de aminoácidos y la secuencia de estos determina la estructura tridimensional única de cada una de ellas.
Es esta estructura la que las lleva a encajar unas en otras y la que define lo que hacen y cómo lo hacen. Conocerla supone, en definitiva, entender el funcionamiento de la célula y del organismo humano.
