Sistemas de Inteligencia Artificial Generativa de imágenes como Midjourney y DALL-E pueden ser usadas para mucho más que crear representaciones de Donald Trump siendo arrestado. Investigadores de la Universidad de Toronto desarrollaron su propio sistema similar a Midjourney y DALL-E con un solo objetivo: diseñar nuevas proteínas.
Los primeros resultados han sido publicados en Natural Computational Science y son inéditos. Como Phys reportó primero, los investigadores consiguieron un sistema que puede crear nuevas proteínas completas con un diseño tridimensional muy detallado, según explicó Philip M. Kim, profesor del Centro de Investigación Celular y Biomolecular en la Universidad de Toronto.
"Todas nuestras proteínas parecen ser biofísicamente reales, lo que significa que se pliegan en configuraciones que les permiten desempeñar funciones específicas dentro de las células", explicó Kim. En otras palabras, las proteínas que han resultado de una serie de imágenes con que se han alimentado a la IA tienen todos los signos de ser funcionales y, por tanto, pueden acelerar drásticamente la generación de fármacos para hacer más eficientes los procesos al interior de las células.
Proteínas jamás inventadas
El nombre del modelo de los investigadores se llama ProteinSGM y probar sus resultados fue todo un reto. Los primeros diseños eran de estructuras nada parecidas a lo que se encuentra en naturaleza, así que para predecir la formación de proteínas se recurrió a OmegaFold, una IA de DeepMind que fue utilizada para verificar los plieges las estructuras de ProteinSGM.
"Fue sorprendente ver validación de nuevas proteínas que no existen en ninguna parte de la naturaleza", dijo Lee en una declaración retomada por Phys.
El potencial de ProteinSGM no tiene precedentes. Los siguientes ensayos pretenden corroborar su capacidad de generar ya no solo proteínas, sino específicamente anticuerpos, lo que eventualmente acelerará el procedimiento de diseño de nuevos fármacos para combatir enfermedades.
Una versión pre-impresa del estudio ya está en el repositorio bioRxiv. El artículo en Nature Computational Science es el primero en su tipo y ha sido revisado por pares.
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