Predicción de la estabilidad de proteínas mutantes usando inteligencia artificial y AlphaFold2

MadridCientíficos del Instituto de Ciencia Básica han utilizado inteligencia artificial para estudiar cómo las mutaciones alteran la estabilidad de las proteínas. Para ello, emplearon el programa AlphaFold2 de DeepMind para predecir si las estructuras proteicas se volverán inestables tras una mutación. Comprender este proceso es crucial, ya que las proteínas inestables pueden provocar enfermedades como el Alzheimer y exigir un gran esfuerzo celular para repararlas.

A pesar de que AlphaFold2 ha supuesto un gran avance en la biología estructural, todavía presenta limitaciones, especialmente porque fue entrenado mayoritariamente con proteínas estables. Esto puede llevar a predicciones precisas de estructuras que no necesariamente garantizan estabilidad. Los investigadores John McBride y Tsvi Tlusty buscaron determinar si AlphaFold comprende los principios físicos del plegamiento de proteínas o si solo reconoce patrones estadísticos.

Principales conclusiones del estudio:

Las estructuras predichas por AlphaFold proporcionan mucha información sobre la estabilidad de las proteínas. Los indicadores que miden la tensión están relacionados con cambios en la estabilidad, y hasta las modificaciones estructurales pequeñas pueden afectar significativamente la estabilidad de una proteína.

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La medida de deformación efectiva es un indicador que identifica pequeños cambios estructurales. McBride y Tlusty demostraron que los cambios estructurales predichos por AlphaFold a menudo coinciden con alteraciones significativas en la estabilidad observadas en experimentos.

Conocer estos detalles permite producir mejores proteínas. Los científicos pueden crear proteínas más estables y funcionales, lo que es beneficioso para la fabricación de medicamentos y el tratamiento de enfermedades causadas por el mal plegamiento de proteínas. La capacidad de prever la estabilidad de una proteína examinando su estructura abre nuevas posibilidades en biotecnología y tratamientos médicos.

Esta investigación muestra cómo la IA puede impulsar el descubrimiento científico. AlphaFold ya es capaz de predecir estructuras de proteínas, pero con mejoras también podría prever su estabilidad y función. Este entendimiento más profundo podría transformar la investigación biológica y el desarrollo de tratamientos médicos.

Investigadores del IBS han descubierto una nueva forma de utilizar AlphaFold que va más allá de su propósito inicial. Analizaron la interacción entre estructura y estabilidad, demostrando la necesidad de nuevos modelos para comprender detalles físicos. Esto podría llevar a grandes avances en la ingeniería de proteínas y en el tratamiento de enfermedades.