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lunes 3 diciembre, 2018

Software de DeepMind gana concurso de plegamiento de proteínas

DeepMind, la compañía de inteligencia artificial propiedad de Alphabet Inc., empresa matriz de Google, creó un algoritmo que ganó una competencia por predecir las complejas formas tridimensionales en las que se pueden plegar las proteínas.

Jeremy Kahn

Alphabet's DeepMind AI Algorithm Wins Protein-Folding Contest Foto: Photographer: JUNG YEON-JE/AFP
lunes 3 diciembre, 2018

DeepMind, la compañía de inteligencia artificial propiedad de Alphabet Inc., empresa matriz de Google, creó un algoritmo que ganó una competencia por predecir las complejas formas tridimensionales en las que se pueden plegar las proteínas.

La forma de las proteínas es importante para comprender muchos procesos biológicos y es un paso clave para encontrar moléculas que puedan ser útiles en la creación de nuevos medicamentos.

Se trata de la primera vez que DeepMind, mejor conocido por vencer a los mejores jugadores profesionales del mundo en el juego de estrategia Go, ingresa su software a la competencia de plegamiento de proteínas, dirigida por Protein Structure Prediction Center, organismo patrocinado por el Instituto Nacional de Ciencias Médicas Generales de Estados Unidos.

El software de DeepMind, llamado AlphaFold, se impuso ante una serie de otros programas especialmente fuertes, según los organizadores del concurso. La competencia "este año ha observado un avance sin precedentes en la capacidad de los métodos computacionales para predecir estructuras de proteínas 3-D", dijeron en un sitio web de la reunión científica.

Si bien las técnicas utilizadas para entrenar el algoritmo que predice las formas proteicas no eran idénticas a las que DeepMind había utilizado para ganar en la competencia de Go, había algunas similitudes subyacentes. DeepMind pasó dos años desarrollando AlphaFold.

"Los modelos 3-D de proteínas que genera AlphaFold son mucho más precisos que cualquiera de los anteriores; logrando un importante avance en uno de los principales desafíos de la biología", destacó la compañía en un blog publicado el domingo.

La firma señaló que el software de plegamiento fue entrenado para generar formas de proteínas desde cero, sin tener acceso a ejemplos conocidos de formas de proteínas para usar como modelos. La compañía usó dos redes neuronales profundas diferentes –un tipo de técnica de aprendizaje automático basado, en líneas generales, en la forma en que funciona el cerebro humano– para llegar a las predicciones de las formas de las proteínas.

DeepMind ha indicado en reiteradas oportunidades que quiere aplicar sus técnicas de inteligencia artificial a problemas fundamentales en la ciencia. Demis Hassabis, cofundador y máximo ejecutivo de la compañía, había mencionado específicamente el plegamiento de proteínas y la búsqueda de nuevos objetivos potenciales para el desarrollo de medicamentos, como áreas que la compañía estaba explorando.

El algoritmo de DeepMind obtuvo el primer lugar de un total de 98 programas de software, informó The Guardian. En una parte del concurso, su software predijo con precisión la estructura de 25 de las 43 proteínas, mientras que el algoritmo que ocupó el segundo lugar solo predijo tres de las 43, informó el periódico.


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