La IA crear una nueva proteína, algo que a la Naturaleza le habría tomado 500 millones de años

En un avance histórico para la biología sintética, un equipo de investigadores de EvolutionaryScale ha desarrollado una nueva proteína fluorescente utilizando inteligencia artificial (IA). El modelo ESM3, un sofisticado sistema de aprendizaje profundo, logró simular 500 millones de años de evolución para diseñar una molécula que la naturaleza, probablemente, nunca habría creado en ese tiempo de forma natural.

Este hito abre nuevas posibilidades en la bioingeniería y la investigación médica, al permitir la creación de proteínas con funciones específicas y optimizadas que podría ayudar en el desarrollo de nuevos medicamentos, según los investigadores.

ESM3 es un modelo de inteligencia artificial diseñado para comprender la estructura y función de las proteínas a un nivel sin precedentes. El estudio fue publicado recientemente en la revista Science.

Su funcionamiento se basa en principios similares a los de los modelos de lenguaje avanzados, como los utilizados en procesamiento de texto y traducción automática.

Para entrenar a ESM3, los investigadores le proporcionaron 1 billón de teraflops (más capacidad de procesamiento que cualquier otro modelo conocido en biología) en un conjunto de datos de 2.78 mil millones de proteínas de toda la diversidad natural de la Tierra, explicó la empresa.

De esta forma, permitieron que el modelo identificara patrones en la composición y estructura de estas biomoléculas. ESM3 desarrolló la capacidad de predecir nuevas secuencias proteicas y generar proteínas funcionales sin necesidad de un proceso evolutivo natural.

Alexander Rives, cofundador y científico jefe de EvolutionaryScale, dijo a LiveScience: “Hemos descubierto que ESM3 aprende biología fundamental y puede generar proteínas funcionales fuera del espacio explorado por la evolución”.

El proceso de entrenamiento de ESM3 es comparable a la manera en que los modelos de lenguaje son capaces de completar frases. “De la misma manera que una persona puede completar los espacios en blanco en el soliloquio ‘to _ or not to _, es decir el _’, podemos entrenar un modelo de lenguaje para que complete los espacios en blanco en las proteínas”, explicó Rives. “Nuestra investigación ha demostrado que al resolver esta tarea simple, la información sobre la estructura profunda de la biología de las proteínas emerge en la red”.

Uno de los logros más destacados del estudio fue la creación de esmGFP, una nueva proteína fluorescente generada por ESM3. Se trata de una versión mejorada de la proteína fluorescente verde (GFP), una proteína única de la naturaleza responsable del brillo de las medusas y de los colores fluorescentes de los corales.

Las proteínas son macromoléculas esenciales para la vida, formadas por cadenas de aminoácidos dispuestas en secuencias específicas. Su estructura tridimensional determina su función, lo que les permite desempeñar un amplio rango de roles en los organismos vivos, desde la catálisis de reacciones químicas hasta el transporte de moléculas y la señalización celular. La evolución natural ha producido millones de variantes de proteínas a lo largo de la historia de la vida en la Tierra, pero este proceso puede llevar millones de años para generar proteínas con nuevas funciones.

GFP es una proteína ampliamente utilizada en la investigación biomédica para rastrear procesos celulares y visualizar estructuras biológicas en tiempo real. Sin embargo, a diferencia de la GFP natural, esmGFP posee propiedades optimizadas, como una mayor estabilidad y una mayor intensidad de fluorescencia, lo que la hace aún más útil en el ámbito científico y médico.

El diseño de esmGFP demuestra el potencial de ESM3 para generar biomoléculas con estructuras y funciones innovadoras, sin las limitaciones impuestas por la evolución natural, que tardaría millones de años.

“ESM3 da un paso hacia un futuro de la biología en el que la IA sea una herramienta para diseñar desde los principios básicos, de la misma manera que diseñamos estructuras, máquinas y microchips, y escribimos programas informáticos”, afirmó Rives en un comunicado. “Hemos estado trabajando en esto durante mucho tiempo y estamos entusiasmados por compartirlo con la comunidad científica y ver qué hacen con él”.

El desarrollo de proteínas sintéticas mediante IA abre un mundo de posibilidades en la biotecnología y la medicina. ESM3 podría utilizarse para diseñar enzimas más eficientes, desarrollar nuevas terapias basadas en proteínas y fabricar biomateriales avanzados con aplicaciones en medicina regenerativa. También tiene el potencial de revolucionar la producción de fármacos al generar proteínas terapéuticas con funciones específicas y optimizadas para tratar enfermedades de manera más eficaz.

El desarrollo de modelos de IA como ESM3 representa un avance revolucionario en este campo, ya que permite acelerar la creación de proteínas con propiedades diseñadas para aplicaciones específicas. En lugar de depender de la evolución natural y la selección artificial en el laboratorio, los investigadores pueden utilizar IA para generar proteínas optimizadas en cuestión de horas o días.

Uno de los ámbitos en los que ESM3 podría tener un impacto significativo es en el desarrollo de proteínas con aplicaciones en la terapia génica y la edición del genoma. Las proteínas diseñadas por IA podrían mejorar la precisión y eficiencia de herramientas como CRISPR, permitiendo intervenciones más seguras y personalizadas en el tratamiento de enfermedades genéticas.

Además, este avance podría ser crucial para abordar problemas ambientales, ya que las proteínas diseñadas por IA podrían utilizarse en la degradación de plásticos y otros contaminantes. Al generar enzimas especializadas, ESM3 podría ayudar a desarrollar soluciones sostenibles para mitigar el impacto de la contaminación en los ecosistemas.

Los avances en la inteligencia artificial han demostrado su capacidad para transformar múltiples industrias, y la biotecnología no es la excepción. Con herramientas como ESM3, los científicos podrán expandir los límites de lo que es posible en biología sintética, impulsando innovaciones que beneficien tanto a la medicina como a la industria y al medio ambiente.