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Predicción de estructura de proteínas con precisión atómica — AlphaFold / DeepMind

2020 d.C. · Transmisión: Global
IAMétodoBritánica

En 2020 DeepMind presenta AlphaFold 2 en la competición CASP14 (Critical Assessment of Protein Structure Prediction), resolviendo con precisión atómica un problema abierto desde 1972: predecir la estructura tridimensional de una proteína a partir de su secuencia de aminoácidos. El problema del plegamiento de proteínas había resistido durante 50 años los mejores esfuerzos de la biología computacional — la brecha entre secuencia y estructura era el gran problema no resuelto de la biología molecular. AlphaFold 2 lo resuelve con una arquitectura basada en Transformers y mecanismos de atención que modelan las relaciones espaciales entre residuos de aminoácidos, combinando información evolutiva de alineamientos múltiples de secuencias con geometría estructural. El impacto es inmediato y sin precedentes: en 2022 DeepMind publica las estructuras predichas de más de 200 millones de proteínas — prácticamente todo el proteoma conocido — de forma gratuita en la AlphaFold Protein Structure Database. Acelera el descubrimiento de fármacos, la comprensión de enfermedades y la ingeniería de proteínas en décadas. Es el primer caso en que un sistema de IA resuelve un problema científico fundamental de relevancia Nobel: John Jumper y Demis Hassabis reciben el Premio Nobel de Química 2024 junto a David Baker.

InstituciónDeepMind — Londres, Reino Unido
Región históricaReino Unido
Fuente primariaJumper, J. et al. — 'Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold' (Nature, 596, 583–589, 2021). DOI: 10.1038/s41586-021-03819-2
Fuente secundariaVaradi, M. et al. — 'AlphaFold Protein Structure Database: massively expanding the structural coverage of protein-sequence space with high-accuracy models' (Nucleic Acids Research, 2022); Nobel Prize — Chemistry 2024
Lengua originalinglés
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