Innovación en tratamientos con Cryo2Struct y IA

MadridJack Cheng y su equipo en la Universidad de Missouri han desarrollado Cryo2Struct, un programa de inteligencia artificial que ayuda a comprender cómo interactúan las proteínas entre sí, lo cual es crucial para tratar y prevenir enfermedades. Cryo2Struct utiliza la microscopía crioelectrónica para crear automáticamente modelos precisos de estructuras proteicas, lo que representa un avance en precisión respecto a técnicas previas.

• Mayor comprensión de las interacciones proteicas
• Generación automática de modelos tridimensionales de proteínas
• Abre nuevas posibilidades para el avance en el diseño de fármacos

El trabajo de Cheng trasciende la mera predicción de estructuras proteicas. Las proteínas son biomoléculas esenciales que no funcionan de manera aislada; se asocian formando complejos grupos para realizar tareas biológicas. Comprender estas funciones era complicado porque el plegamiento proteico influye en su funcionamiento. El aprendizaje profundo ha sido de gran ayuda en este terreno, y Cheng fue uno de sus pioneros. Su investigación fue fundamental para el desarrollo de modelos como AlphaFold de Google. Sin embargo, comprender cómo interactúan las proteínas presentó otro reto en el entendimiento de enfermedades y el desarrollo de tratamientos.

Cryo2Struct es una herramienta innovadora que analiza imágenes de cryo-EM para identificar la estructura atómica de complejos proteicos sin necesidad de información previa. Este mapeo detallado permite a los científicos desarrollar nuevas formas de tratar enfermedades. Al comprender la estructura de los complejos proteicos, los investigadores pueden diseñar fármacos para ajustar o corregir actividades proteicas anormales.

Impulsando el Desarrollo de Medicamentos

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El equipo de investigación de Cheng utilizó modelos de difusión para estudiar cómo las moléculas evolucionan de formas aleatorias a estructuras específicas. Su objetivo es mejorar el funcionamiento de los medicamentos cambiando los modelos moleculares para optimizar su unión e interacción con las proteínas. Por ejemplo, si un medicamento solo funciona parcialmente para una condición, la inteligencia artificial puede ayudar a ajustarlo para que sea más eficaz para ciertos pacientes. El trabajo de Cheng resalta una tendencia hacia la medicina personalizada, en la que los tratamientos se adaptan según la composición genética y molecular única de cada persona.

El trabajo de Cheng en Mizzou, tanto en NextGen Precision Health como en la Facultad de Ingeniería, es crucial para integrar diversos tipos de conocimientos. Estas colaboraciones incorporan tecnologías y equipamiento de vanguardia para avanzar en la salud de precisión, centrada en tratamientos personalizados. Esto podría mejorar notablemente la eficacia y precisión de la atención médica. El objetivo es no solo comprender mejor las enfermedades, sino también mejorar los métodos de tratamiento para que sean más efectivos.