El año pasado la compañía de inteligencia artificial DeepMind logró resolver uno de los grandes enigmas de la biología: desentrañar cómo las proteínas adquieren su estructura tridimensional, esas formas únicas que les permiten encajar entre sí y que determinan su función y comportamiento. Ahora, tras haber creado la mayor base de datos disponible, con más de 360.000 de estos bloques básicos para la vida, los responsables del proyecto han decidido ponerlos a disposición de los investigadores. El anuncio se ha realizado este jueves a través de la revista Nature.

En un organismo vivo, cada célula desempeña su papel con la ayuda de proteínas que aportan instrucciones para mantenerla sana y prevenir posibles infecciones. Por eso, a diferencia del genoma (la secuencia de genes que codifica la vida celular) el proteoma cambia constantemente en respuesta tanto a instrucciones genéticas como a estímulos externos. Aunque determinar el contenido químico exacto de una enzima es relativamente sencillo hoy en día, identificar su forma tridimensional puede implicar años de experimentación.

La construcción de esta base de datos ha sido posible gracias a AlphaFold, un programa de aprendizaje automático capaz de predecir con precisión la forma de una proteína a partir de su secuencia de aminoácidos (un tipo de molécula orgánica). "Lo que antes tardábamos meses o años en conseguir, se ha hecho en un fin de semana", ha resumido John McGeehan, director del Centro de Innovación Enzimática de la Universidad de Portsmouth.

El mapa biológico -que ofrece unas 250.000 formas hasta ahora desconocidas- puede acelerar la capacidad de entender las enfermedades, desarrollar nuevos medicamentos y reutilizar los existentes. También puede conducir a nuevos tipos de herramientas biológicas, como una enzima que descomponga eficazmente botellas de plástico y las convierta en materiales reutilizables y reciclables. Pero además las aplicaciones potenciales de estos datos van desde la investigación de enfermedades genéticas hasta la ingeniería de cultivos resistentes a la sequía.