Innovación en Biotecnología: nuevas proteínas sintéticas creadas por IA

Simulación de evolución en laboratorio

El avance en la creación de proteínas inéditas en la naturaleza ha sido propiciado por ESM3, un modelo de inteligencia artificial que integra biología, ciencia evolutiva e IA. Esta iniciativa busca replicar en laboratorio lo que la evolución ha logrado durante más de tres mil millones de años: generar nuevas proteínas. La colaboración se da entre científicos de Arc Institute, una organización sin fines de lucro que se dedica a la investigación biomédica y tecnológica y EvolutionaryScale, una startup de IA respaldada por empresas como Amazon y NVIDIA, y surge de la experiencia de ex ingenieros de Meta.

En palabras de Thomas Hayes, fundador de EvolutionaryScale, «más de tres mil millones de años de evolución han producido una imagen de la biología codificada en el espacio de las proteínas naturales». Esta afirmación, recogida en un estudio publicado en la revista Science, da cuenta de la intención de explorar las capacidades de modelos de lenguaje aplicados a datos evolutivos. Los investigadores subrayan que «modelos de lenguaje entrenados a escala con datos evolutivos pueden generar proteínas funcionales que están muy lejos de las proteínas conocidas».

Creación de proteínas inéditas

El modelo de inteligencia artificial multimodal ha sido diseñado para la creación de proteínas. Utiliza un LLM (modelo de lenguaje grande) alimentado con datos sustanciales, como secuencias de proteínas, superando los 3.000 millones. Fue entrenado para simular 500 millones de años de evolución, permitiendo a ESM3 razonar sobre la secuencia y estructura de las proteínas de manera efectiva.

Durante sus experimentaciones, los científicos lograron sintetizar una proteína fluorescente, la cual presenta una identidad del 58% respecto a las proteínas fluorescentes conocidas. Esta nueva proteína guarda similitudes con las halladas en medusas y corales, responsables del color fluorescente verde en dichos organismos. La aparición de esta proteína pone de manifiesto el potencial de la inteligencia artificial en la creación de nuevas moléculas orgánicas.

Disrupciones en la evolución proteica

Las proteínas son esenciales para la vida, cumpliendo roles fundamentales como desarrollo muscular y defensa contra enfermedades. Igualmente son responsables de fenómenos evolutivos como la fotosíntesis o la bioluminiscencia animal. La creación de esmGFP, una proteína fluorescente nueva, subraya esta importancia. Comparte un 58% de su código genético con proteínas similares conocidas, pero requiere 96 mutaciones para producirse naturalmente, lo cual habría tomado 500 millones de años en la evolución natural.

«Desde la selva amazónica y las profundidades oceánicas, hasta entornos extremos como los respiraderos hidrotermales«, explican los investigadores, ESM3 ha integrado proteínas de diversos ambientes terrestres. Este enfoque otorga capacidad de modelar y diseñar proteínas con precisión sin precedentes. El potencial de aplicación de estas proteínas generadas es amplio, pudiendo tener impacto en medicina, ciencia ambiental y biología sintética.

Implicaciones futuras en biotecnología

Este desarrollo es un hito que podría revolucionar diversas disciplinas científicas. Las proteínas artificiales como esmGFP, producto del modelo ESM3, pueden abrir nuevos caminos en el diseño de medicamentos, biomateriales y otros productos de interés científico. La inteligencia artificial se presenta así como un aliado prometedor en la optimización de desarrollos biotecnológicos.

La capacidad de esta tecnología para producir proteínas funcionales con propiedades específicas permite visualizar un futuro donde los científicos posiblemente crearán moléculas adaptadas a demandas específicas. La interacción entre datos evolutivos y modelos de IA podría, a corto plazo, permitir la optimización de procesos naturales, creando un nexo entre lo biológico y lo tecnológico en la creación de soluciones innovadoras.

Personalización de tratamientos médicos

La capacidad de desarrollar nuevas proteínas a partir de datos evolutivos podría permitir tratamientos médicos personalizados, donde las proteínas se diseñan específicamente para interactuar con el sistema inmunológico del paciente, lo que optimiza la eficacia del tratamiento y minimiza efectos secundarios.

La ingeniería de proteínas también puede permitir la creación de biotejidos que incorporen características regenerativas, lo que podría facilitar la medicina regenerativa. Además, al modificar las proteínas para que imiten propiedades naturales de regeneración, se podría diseñar organismos sintéticos que tengan adaptaciones mejoradas a condiciones ambientales específicas o que sean más resilientes a enfermedades.