El Nobel de Química en la edición del 2024 fue otorgado al Dr. John M. Jumper i al Dr. Demis Hassabis, de Google DeepMind London, i al Dr. David Baker, de la Universidad de Washington (Seattle), todos ellos reconocidos por sus contribuciones a la predicción de la estructura tridimensional de proteínas con una alta precisión y al diseño computacional de proteínas, mediante el desarrollo y uso de los modelos de inteligencia artificial AlphaFold y Rosetta.
Diseño de proteínas y fármacos asistido por IA
Investigación
12 noviembre 2024
Representación de ‘miniproteínas’ diseñadas para neutralizar el virus de la gripe. Cognition Studio, Daniel-Adriano Silva, Lance Stewart
El diseño asistido y la predicción de estructuras tridimensionales mediante modelos de inteligencia artificial son herramientas utilizadas por investigadores de IQS, para crear modelos estructurales de proteínas con aplicaciones terapéuticas, facilitar el diseño de fármacos y descubrir nuevos enzimas para usos industriales y biomédicos
AlphaFold, creada por Humper y Hassabis, es una herramienta informática que debutó en el 2018 y que ha permitido los que parecía imposible: deducir la estructura secundaria y terciaria de las proteínas, a partir de sus secuencias de aminoácidos. Así, se puede acceder a estructuras muy complejas con una precisión equiparable a la experimental en cuestión de minutos, mientras que experimentalmente puede requerir meses o años. Las proteínas son pilares fundamentales de los procesos biológicos y conocer sus configuraciones es una información esencial para poder diseñar fármacos, o entender el funcionamiento celular a nivel molecular.
El Dr. Baker consiguió en el 2003 diseñar una proteína diferente a las que ya existían, gracias a su programa Rosetta, un software que utiliza principios físicos para moldear estructuras proteicas. Desde entonces, el equipo del Dr. Baker y muchos otros científicos en el mundo han empleado este programa para producir muchas proteínas nuevas que permiten el diseño de enzimas, vacunas farmacéuticas, nanomateriales o minúsculos sensores. Las versiones actuales del programa (RoseTTAFold, RFDiffusion) incorporan inteligencia artificial y permiten una precisión comparable a la de AlphaFold.
Diseño molecular en IQS
El diseño computacional de proteínas y la predicción de sus estructuras tridimensionales mediante modelos de inteligencia artificial son algunas de las herramientas utilizadas por distintos investigadores de IQS, para llevar a cabo servicios e investigaciones de vanguardia.
Así, en el Laboratorio de Bioterapias, el grupo ChemSynBio – Chemical & Synythetic Biology for Biotherapies, que coordina el Dr. Benjamí Oller Salvia, trabaja en el diseño de bioterapias basadas en proteínas “inteligentes” que permiten dirigir los fármacos con mayor precisión, y también en el diseño de nuevos sistemas para incrementar el transporte de las bioterapias al cerebro, especialmente para el tratamiento de tumores cerebrales. Para generar estos nuevos sistemas basados en péptidos y proteínas, ChemSynBio combina evolución dirigida con herramientas de modelaje molecular, como AlphaFold y algoritmos diseñados por el grupo del Prof. David Baker. El grupo de Dr. Oller Salvia mantiene una estrecha colaboración con el grupo del galardonado Prof. Baker del Institute for Protein Design / Howard Hughes Medical Institut de la University of Washington. Esta colaboración se canaliza a través de dos proyectos activos, así como en intercambios académicos que han permitido trasladar algunos de los conocimientos del Prof. Baker a IQS.
Desde el Laboratorio de Bioquímica de IQS (laboratorio multidisciplinar del Grupo de Química Biológica y Biotecnológica – GQBB), la unidad de Bioinformática y Modelización Molecular, que coordina el Dr. Xevi Biarnés Fontal, ha desarrollado dos plataformas propias para el descubrimiento de nuevos enzimas surgidos de la secuencia genómica masiva de microorganismos (3DSCAN) y para el diseño y optimización de biocatalizadores o moléculas bioactivas (BINDSCAN). Estas plataformas están basadas en métodos de biología computacional, sistemas de inteligencia artificial como AlphaFold, el Data Science, la simulación molecular y el cálculo de altas prestaciones. La revolución de la inteligencia artificial aplicada al diseño de proteínas y enzimas ha permitido al Laboratorio de Bioquímica optimizar los procesos y servicios de descubrimiento, caracterización, optimización y producción de proteínas y biocatalizadores con aplicaciones específicas en diferentes sectores industriales, como el farmacéutico, cosmético y agroalimentario entre otros.
- Más información: Diseño asistido de enzimas; Biológica computacional en IQS
Dentro del Grupo de Química Farmacéutica – GQF que coordina el Dr. Roger Estrada Tejedor, los investigadores del Laboratorio de Diseño Molecular realizan estudios de modelización y simulación de sistemas (bio)moleculares para el diseño de fármacos y de nuevas moléculas con propiedades o actividades de interés. Dado que cada vez se dispone de un conocimiento más amplio de las enfermedades a nivel molecular, en los últimos años han aparecido un gran número de nuevas dianas, de las cuales no se ha resuelto la estructura experimentalmente. En estos casos, el uso de herramientas de predicción, como AlphaFold, han sido de gran ayuda para poder abrir la posibilidad de aplicar métodos de diseño molecular basados en estructura. Además, el Laboratorio de Diseño Molecular se desarrollan nuevos modelos de predicción basados en machine learning e inteligencia artificial para la resolución de problemas de química médica y computacional.
- Más información: Desarrollo de principios activos