Una Inteligencia Artificial de Nobel

Lee Sedol, a la derecha. / BBC
Lee Sedol, a la derecha. / BBC
El programa AlphaFold desentraña la forma en la que las proteínas conforman rocambolescas estructuras tridimensionales.
Una Inteligencia Artificial de Nobel

Todos los años la prestigiosa revista científica Science comunica en estas fechas el que considera como logro más importante del año. El año pasado lo fueron las vacunas contra la covid-19, ¿cómo no? Este año lo ha sido un resultado logrado mediante Inteligencia Artificial: la predicción de la forma en que se pliegan las proteínas a partir de la secuencia de aminoácidos que las forman. 

Las proteínas son las moléculas estructural y funcionalmente más complejas que se conocen. Son fundamentales para la vida. Su forma tridimensional viene determinada por la disposición de sus aminoácidos, formando largas cadenas, y esta determina la función de dicha proteína en una célula. Por tanto, conocer su representación 3D no solo es necesario para saber cómo funcionan sino para incidir en su forma de actuar. Sin ir más lejos, las vacunas de ARN mensajero (ARNm) que se han diseñado para combatir el virus SARS-COV-2, causante de la covid-19, logran que nuestro cuerpo produzca una parte inocua de una proteína que recubre la superficie del virus causante de la pandemia.

Nuestro sistema inmunitario detecta esa proteína y produce anticuerpos para atacarla, preparándose así para una posible infección futura. Estas vacunas basadas en ARNm, como las de Moderna y Pfizer, se basa, por tanto, en la identificación y conocimiento estructural y funcional de una proteína del virus. 

Para entender la complejidad del problema resuelto, imagínense que alguien hubiese hecho millones de llaves distintas, con sus respectivas cerraduras, y que después hubiese tirado las llaves, quedándose solo con unos códigos formados por largos números cuya relación con la forma de la llave fuese desconocida e intrincada. Ir probando cualquier posible forma de llave para ver si de casualidad abre una de las cerraduras sería una labor casi imposible y con resultados pírricos frente a la inversión necesaria. Pero si alguien lograse descubrir la relación entre los números de identificación de las llaves y la forma que estas tenían, el trabajo sería casi coser y cantar. Bueno, coser y computar, en este caso. De algún modo, esto es lo que ha hecho el programa AlphaFold, al desentrañar la forma en la que las proteínas conforman rocambolescas estructuras tridimensionales. Siguiendo el símil anterior, este programa ha descubierto la forma de las llaves desconocidas a partir de los códigos dejados por el cerrajero. 

Este maravilloso programa ha sido desarrollado por la empresa DeepMind, perteneciente al grupo Alphabet, que también es la matriz de Google, y que lleva años deparándonos sorpresa tras sorpresa. Algunos de sus hitos más sonados fueron su programa AlphaGo, que ganó al Go, el juego de mesa más complejo que existe, mucho más que el ajedrez, a Lee Sedol, un joven jugador surcoreano, considerado de los mejores de la historia milenaria de este juego. No se esperaba este desenlace tan pronto. De hecho, Sedol quedó tan afectado por su derrota, que tres años más tarde abandonó el juego profesional. Poco después de ese logro, otro software, AlphaZero, aprendió a jugar al ajedrez y al Go por sí mismo, sin saber otra cosa al comienzo que el modo en que pueden moverse legalmente las piezas en cada juego. Sin más conocimiento de partida y en apenas unas horas aprendiendo a base de enfrentarse a sí misma para ir mejorando progresivamente su competencia en el juego, la máquina se hizo imbatible, no solo para las personas sino para los mejores programas informáticos desarrollados hasta la fecha, en algunos casos tras años de trabajo y muchos millones de euros de inversión. 

En las últimas seis décadas, casi el tiempo de vida del ámbito de la Inteligencia Artificial, solo se había podido identificar la morfología de unas 170.000 proteínas, aplicando para ello costosos métodos experimentales. AlphaFold ha duplicado esa cifra en meses. Lo logró aprendiendo precisamente de los ejemplos previamente disponibles mediante la identificación “a mano”, digámoslo así, de las proteínas. Se trata de un evidente éxito de colaboración público-privada. 

Este logro ha permitido avanzar décadas respecto a lo esperado, además de ahorrar una ingente cantidad de recursos, que ahora podrán destinarse al sinfín de oportunidades que nos depara el conocimiento del plegamiento de las proteínas. Sin ir más lejos, el diseño de medicamentos o de vacunas, como las antes mencionadas. 

Los otros finalistas a mayor logro científico de 2021 eran también excepcionales, como los avances hacia la fusión nuclear, la que alimenta las estrellas, o los fármacos para combatir la pandemia. Pero no creo que la elección les haya sido muy difícil en esta ocasión. Para la Inteligencia Artificial estamos ante su mayor logro hasta la fecha. Los fundadores del campo, todos muertos ya, desafortunadamente, seguro que habrían brindado con ganas por este éxito, pensando además que el camino que iniciaron logrará pronto un Nobel. @mundiario

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