Avance médico de Google DeepMind con AlphaFold 3

Recientemente, la inteligencia artificial (AI) ha generado un gran entusiasmo con la creación de contenido digital espectacular a partir de simples indicaciones. A su vez, ha surgido la preocupación por su capacidad para afectar negativamente al empleo y facilitar la creación de propaganda maliciosa. Sin embargo, uno de los campos más prometedores de la IA, y potencialmente menos preocupante, es la medicina. Una nueva actualización del software AlphaFold de Google podría impulsar avances significativos en la investigación y tratamiento de enfermedades.

¿Qué es el software AlphaFold?

AlphaFold, desarrollado por Google DeepMind y Isomorphic Labs (también de Alphabet), ha probado que puede predecir con una precisión asombrosa cómo se pliegan las proteínas. Ya ha catalogado alrededor de 200 millones de proteínas conocidas y, según reporta Google, millones de investigadores han utilizado versiones anteriores para hacer descubrimientos en áreas como vacunas contra la malaria, tratamientos contra el cáncer y diseño de enzimas.

Conocer la forma y estructura de una proteína es crucial para entender cómo interactúa con el cuerpo humano, lo que permite a los científicos crear nuevos medicamentos o mejorar los existentes. Pero la nueva versión, AlphaFold 3, va más allá al modelar otras moléculas esenciales como el ADN y mapear interacciones entre fármacos y enfermedades, abriendo así nuevas posibilidades para la investigación científica. Google afirma que AlphaFold 3 lo hace con un 50 por ciento más de precisión que los modelos existentes.

Innovación de AlphaFold 3

AlphaFold 3 utiliza modelos de difusión, elementos centrales en generadores de imágenes de IA como Midjourney, Google Gemini y DALL-E 3 de OpenAI. La inclusión de estos algoritmos en AlphaFold afina las estructuras moleculares que el software genera, de modo que toma formaciones que parecen borrosas o vagas y hace conjeturas educadas basadas en patrones de sus datos de entrenamiento para aclararlas.

Esta versión también introduce una escala de colores que indica el nivel de confianza en sus predicciones, permitiendo a los investigadores ejercer la precaución adecuada ante resultados que podrían ser menos precisos. El azul significa alta confianza; el rojo indica menor certeza.

Si bien Google está ofreciendo AlphaFold 3 de forma gratuita para investigadores que lo usen en investigaciones no comerciales, han optado por no publicar el código fuente del proyecto esta vez, algo que ha causado cierta decepción en la comunidad científica. A pesar de esto, el potencial de la herramienta es ampliamente reconocido por su impresionante rendimiento en la predicción de estructuras.

El Futuro de AlphaFold 3

En cuanto al futuro, Google menciona que Isomorphic Labs ya está colaborando con compañías farmacéuticas para aplicar AlphaFold 3 en desafíos de diseño de medicamentos del mundo real y, en última instancia, desarrollar nuevos tratamientos transformadores para los pacientes.

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