En un desarrollo innovador, investigadores de la Universidad de Sheffield, AstraZeneca y la Universidad de Southampton han presentado un nuevo marco de aprendizaje automático, MapDiff, que promete revolucionar el diseño de proteínas. Este enfoque innovador de IA, publicado en Nature Machine Intelligence, podría acelerar significativamente la creación de nuevos tratamientos, incluyendo vacunas y terapias génicas.
El núcleo de este avance reside en el plegamiento inverso de proteínas, un proceso complejo de identificación de secuencias de aminoácidos que se pliegan en estructuras proteicas 3D específicas. Esto es crucial para la ingeniería de proteínas que puedan dirigirse eficazmente a áreas específicas dentro del cuerpo. MapDiff ha demostrado una precisión superior en pruebas simuladas en comparación con los métodos de última generación existentes.
"Este trabajo representa un paso significativo en el uso de la IA para diseñar proteínas con las estructuras deseadas", dice el profesor Haiping Lu de la Universidad de Sheffield. El impacto potencial es vasto, abriendo puertas al diseño de nuevas proteínas terapéuticas para diversas aplicaciones. El esfuerzo de colaboración, basado en éxitos anteriores, subraya el poder de combinar la experiencia de la industria para abordar los desafíos fundamentales en biología.