La herramienta de inteligencia artificial (IA) de Meta ha desbloqueado millones de proteínas que podrían ser clave para el desarrollo de nuevos fármacos. Con la ayuda de ESMFold, un sistema basado en modelos de lenguaje, los investigadores pueden predecir mejor la estructura y función de las proteínas. Esto podría acelerar los avances en campos como la medicina, la química verde y las energías renovables.
Las proteínas son elementos esenciales de la vida y su determinación estructural es un desafío. Es por ello que la IA se convierte en una herramienta fundamental. El atlas metagenómico de Meta, lanzado desde noviembre de 2022, incluye estructuras de proteínas de microorganismos, como bacterias y virus, que aún no se han caracterizado. Esto abre la posibilidad de acelerar nuevos descubrimientos y aplicaciones prácticas.
Aplicando la inteligencia artificial a la predicción de proteínas
ESMFold ha logrado predecir la estructura de más de 740 millones de proteínas. El logro supone un gran avance en la identificación de proteínas útiles para la medicina y otros campos. El modelo puede realizar predicciones precisas de la estructura de las proteínas 60 veces más rápido que otros enfoques.
“El modelado a escala evolutiva (ESM) utiliza IA para aprender a leer estos patrones. En 2019, presentamos evidencia de que los modelos de lenguaje aprenden las propiedades de las proteínas, como su estructura y función. Utilizando una forma de aprendizaje autosupervisado conocida como modelado de lenguaje enmascarado, entrenamos un modelo de lenguaje en las secuencias de millones de proteínas naturales.”
Meta publicó esos datos en un artículo que describe que del total de proteínas incluidas, 225 millones se consideran “predicciones de alta confianza”. En la actualidad, el atlas se ha ampliado hasta más de 740 millones de proteínas, según han señalado a EFE fuentes de Meta. Estas predicciones adicionales fueron completadas por ESMFold en solo seis días.
El “Atlas Metagenómico ESM” es un recurso en abierto que permite a los científicos buscar y analizar estructuras de proteínas a gran escala. Esto puede ayudar a identificar estructuras que no se han caracterizado antes y descubrir nuevas proteínas que pueden ser útiles en medicina y otros campos. El estudio demuestra que los modelos lingüísticos pueden aprender patrones evolutivos subyacentes a las secuencias de proteínas.
Suponiendo un desarrollo en la investigación de proteínas complejas y dinámicas que posteriormente pueden aplicarse al desarrollo de fármacos.
La IA se consolida como la principal tendencia en Meta
Los investigadores de Meta generaron las predicciones utilizando una forma de IA conocida como modelo de lenguaje grande que puede predecir texto a partir de unas pocas letras o palabras. Es la misma tecnología que permite que ChatGPT de OpenAI genere respuestas similares a las humanas.
Determinar experimentalmente las estructuras tridimensionales de cientos de millones de proteínas está muy lejos del alcance de técnicas de laboratorio que requieren mucho tiempo, como la cristalografía de rayos X. Los enfoques con redes neuronales y procesamiento de lenguaje natural pueden dar una visión de las proteínas que no es posible con las técnicas experimentales.
En lugar de depender únicamente del éxito del metaverso, Meta podría centrar sus esfuerzos en el desarrollo de soluciones de inteligencia artificial que puedan mejorar la vida de las personas y tener un impacto positivo en el mundo. Además, la IA es una tecnología que ya está siendo adoptada por muchas empresas e instituciones en todo el mundo, lo que podría ser una ventaja para Meta si deciden invertir en esta área.
En un momento en que la industria tecnológica se esfuerza por lanzar un chatbot, en lo que se está convirtiendo en una carrera “armamentista” entre las principales empresas del sector. Meta parece ir dejando el metaverso en segundo plano para cederle a la IA el papel de protagonista.
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