El Nobel de Química en l’edició del 2024 va ser atorgat al Dr. John M. Jumper i al Dr. Demis Hassabis, de Google DeepMind London, i al Dr. David Baker, de la Universitat de Washington (Seattle), tots ells reconeguts per les seves contribucions a la predicció de l’estructura tridimensional de proteïnes amb una alta precisió, i al disseny computacional de proteïnes, mitjançant el desenvolupament i ús dels models d’intel·ligència artificial AlphaFold i Rosetta.
Disseny de proteïnes i fàrmacs assistit per IA
Investigació
12 novembre 2024
Representació de ‘miniproteïnes’ dissenyades per neutralitzar el virus de la grip.
Cognition Studio, Daniel-Adriano Silva, Lance Stewart
El disseny assistit i la predicció d’estructures tridimensionals mitjançant models d’intel·ligència artificial són eines utilitzades per investigadors d’IQS, per a crear models estructurals de proteïnes amb aplicacions terapèutiques, facilitar el disseny de nous fàrmacs i descobrir nous enzims per a usos industrials i biomèdics
AlphaFold, creada per Humper i Hassabis, és una eina informàtica que va debutar el 2018 i que ha permès el que semblava impossible: deduir l’estructura secundària i terciària de les proteïnes a partir de les seves seqüències d’aminoàcids. D’aquesta manera, es pot accedir a estructures molt complexes amb una precisió equiparable a l’experimental en qüestió de minuts, mentre que experimentalment pot requerir mesos o anys. Les proteïnes són pilars fonamentals dels processos biològics i conèixer les seves configuracions és una informació essencial per poder dissenyar fàrmacs o entendre el funcionament cel·lular a escala molecular.
El Dr. Baker va aconseguir el 2003 dissenyar una proteïna diferent de les que ja existien, gràcies al seu programa Rosetta, un software que utilitza principis físics per modelar estructures proteiques. Des de llavors, l’equip del Dr. Baker i molts altres científics arreu del món han emprat aquest programa per produir moltes proteïnes noves que permeten el disseny d’enzims, vacunes farmacèutiques, nanomaterials o minúsculs sensors. Les versions actuals del programa (RoseTTAFold, RFDiffusion) incorporen intel·ligència artificial i permeten una precisió comparable a la d’AlphaFold.
Disseny molecular a IQS
El disseny computacional de proteïnes i la predicció de les seves estructures tridimensionals mitjançant models d’intel·ligència artificial són algunes de les eines utilitzades per diferents investigadors d’IQS, per dur a terme serveis i recerques d’avantguarda.
Així, al Laboratori de Bioteràpies, el grup ChemSynBio – Chemical & Synythetic Biology for Biotherapies, que coordina el Dr. Benjamí Oller Salvia, treballa en el disseny de bioteràpies basades en proteïnes “intel·ligents” que permeten dirigir els fàrmacs amb major precisió i també en el disseny de nous sistemes per incrementar el transport de les bioteràpies al cervell, especialment pel tractament de tumors cerebrals. Per generar aquests nous sistemes basats en pèptids i proteïnes, ChemSynBio combina evolució dirigida amb eines de modelatge molecular com AlphaFold i algorismes dissenyats pel grup del Prof. David Baker.El grup del Dr. Oller Salvia manté una estreta col·laboració amb el grup del guardonat Prof. Baker de l’Institute for Protein Design / Howard Hughes Medical Institut de la University of Washington. Aquesta col·laboració es canalitza a través de dos projectes actius, així com en intercanvis acadèmics que han permès traslladar alguns dels coneixements del grup del Prof. Baker a IQS.
Des del Laboratori de Bioquímica d’IQS (laboratori multidisciplinari del Grup de Química Biològica i Biotecnològica – GQBB), la unitat de Bioinformàtica i Modelització Molecular, que coordina el Dr. Xevi Biarnés Fontal, ha desenvolupat dues plataformes pròpies per a la descoberta de nous enzims sorgits de la seqüenciació genòmica massiva de microorganismes (3DSCAN) i per al disseny i optimització de biocatalitzadors o molècules bioactives (BINDSCAN). Aquestes plataformes estan basades en mètodes de biologia computacional, sistemes d’intel·ligència artificial, com AlphaFold, el Data Science, la simulació molecular i el càlcul d’altes prestacions. La revolució de la intel·ligència artificial aplicada al disseny de proteïnes i enzims ha permès al Laboratori de Bioquímica optimitzar els processos i serveis de descoberta, caracterització, optimització i producció de proteïnes i biocatalitzadors amb aplicacions específiques en diferents sectors industrials com el farmacèutic, cosmètic i agroalimentari entre altres.
- Més informació: Disseny assistit d’enzims; Biologia computacional a IQS
Dins del Grup de Química Farmacèutica – GQF que coordina el Dr. Roger Estrada Tejedor, els investigadors del Laboratori de Disseny Molecular realitzen estudis de modelització i simulació de sistemes (bio)moleculars pel disseny de fàrmacs i de noves molècules amb propietats o activitats d’interès. Donat que cada vegada es disposa d’un coneixement més ampli de les malalties a escala molecular, en els darrers anys han aparegut un gran nombre de noves dianes de les quals no s’ha resolt l’estructura experimentalment. En aquests casos, l’ús d’eines de predicció, com AlphaFold, han esdevingut de gran ajuda per poder obrir la possibilitat d’aplicar mètodes de disseny molecular basats en estructura. A més, al Laboratori de Disseny Molecular es desenvolupen nous models de predicció basats en machine learning i intel·ligència artificial per a la resolució de problemes de química mèdica i computacional.
- Més informació: Desenvolupament de principis actius