En el mundo de la inteligencia artificial, AlphaFold fue el líder en la predicción de proteínas. Pero ahora tiene un nuevo compañero: AlphaSeq. Esta base de datos, lanzada por A-Alpha Bio, no solo supera las limitaciones de AlphaFold, sino que también abre nuevas posibilidades en la investigación de las interacciones proteína-proteína (PPI).
Aunque AlphaFold ha tenido un gran éxito en la predicción de la estructura de proteínas, se ha mostrado ineficaz en la predicción de PPI. La complejidad de la predicción de PPI es como una pared difícil de escalar. Sin embargo, la base de datos AlphaSeq de A-Alpha Bio es como un valiente escalador que ha logrado superar esta pared.
Nota de la imagen: Imagen generada por IA, proveedor de servicios de licencias Midjourney
AlphaSeq contiene más de 750 millones de mediciones, convirtiéndose en el conjunto de datos de PPI más grande del mundo. Este enorme conjunto de datos no solo proporciona abundante material de entrenamiento para el modelo AlphaBind, sino que también hace que el diseño de proteínas y el descubrimiento de nuevas proteínas sean más precisos.
Más sorprendente aún es que la plataforma experimental de AlphaSeq puede medir cuantitativamente la afinidad de unión de millones de PPI simultáneamente y obtener resultados rápidamente. Esta capacidad de ampliación a escala es como un súper acelerador que permite que la investigación de proteínas avance más rápido y más lejos.
La capacidad de A-Alpha Bio no debe subestimarse. No solo cuenta con el destacado experto en biología computacional David Baker como asesor científico, sino también con un grupo de talentosos cofundadores. Su tecnología se basa en un artículo publicado por el laboratorio Baker en 2017, que describe los métodos básicos para la recopilación y caracterización a gran escala de datos de PPI.
El principio de AlphaSeq se origina en el proceso de apareamiento de células de levadura. Los investigadores han utilizado ingeniosamente este fenómeno natural, mediante la modificación genética, para que la intensidad de la interacción proteína-proteína determine la probabilidad de apareamiento de las células de levadura. Este método innovador no solo hace que la medición de las interacciones proteína-proteína sea simple y rápida, sino que también abre nuevas vías para la investigación de proteínas.
Aunque AlphaSeq aún no ha publicado artículos recientes y la información sobre el modelo AlphaBind es limitada, su potencial de aplicación es indudablemente amplio. Ya sea para diseñar fármacos como citocinas inmunes o para colaborar con grandes empresas farmacéuticas en el desarrollo de "pegamentos moleculares", AlphaSeq muestra un enorme potencial.
En esta era de la inteligencia artificial y los big data, la aparición de AlphaSeq y el modelo AlphaBind no solo es un símbolo del progreso tecnológico, sino también un gran salto en la exploración humana de los misterios de la vida. Esperemos que estos asistentes de IA continúen revelando los misterios de la vida.