El sistema ya fue presentado por Microsoft el pasado febrero, pero ahora se publica en la revista Science y ofrece una visión de las diferentes estructuras que puede adoptar cada proteína o conjunto de ellas, lo que es una paso adelante para comprender su funcionamiento.
Las proteínas son esenciales para casi todos los procesos biológicos y fundamentales para los avances en medicina y biotecnología.
Los recientes avances en secuenciación y aprendizaje profundo han facilitado la determinación de la secuencia y estructura de una proteína, pero comprender cómo funcionan cambiando de forma en respuesta a otras moléculas sigue siendo un reto fundamental.
BioEmu predice toda la gama de formas que puede adoptar una proteína, ofreciendo una alternativa más rápida y barata a las simulaciones moleculares tradicionales, resume Science.
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La nueva herramienta puede muestrear miles de conformaciones realistas de proteínas de forma más rápida y barata que las actuales técnicas de simulación de dinámica molecular (MD).
El estudio indica que BioEmu combina datos de entrenamiento procedentes de predicciones estructurales AlphaFold, simulaciones MD a gran escala y amplias mediciones experimentales de la estabilidad de las proteínas.
El sistema AlphaFold, de Google DeepMind, fue el primero en predecir las estructuras de las proteínas a partir de sus secuencias de aminoácidos.
Los autores indican que este nuevo sistema ilustra cómo el aprendizaje profundo puede amortizar el elevado coste de la simulación y la experimentación, allanando el camino hacia la predicción a gran escala y basada en datos de la función de las proteínas.