Un avance monumental en la lucha contra enfermedades como el Alzheimer, el Parkinson y la Esclerosis Lateral Amiotrófica (ELA) ha surgido desde Argentina. Científicos del CONICET, la Fundación Instituto Leloir (FIL) y el ITBA han desarrollado “AggrescanAI”, una innovadora herramienta de inteligencia artificial que puede predecir las zonas de las proteínas propensas a agruparse de forma tóxica en el cerebro, un proceso clave en el desarrollo de estas patologías devastadoras. Este software no solo supera en eficacia a los sistemas actuales, sino que se ofrece de manera gratuita a la comunidad científica mundial.
Una IA que ‘lee’ proteínas como si fueran oraciones
El gran desafío en el estudio de las enfermedades neurodegenerativas radica en entender por qué ciertas proteínas se pliegan incorrectamente, formando agregados que dañan las neuronas. Hasta ahora, las herramientas informáticas analizaban las proteínas como una simple secuencia de letras (aminoácidos), perdiendo información crucial de su contexto. AggrescanAI cambia radicalmente este paradigma.
“AggrescanAI es una herramienta de aprendizaje profundo que utiliza inteligencia artificial para predecir estas regiones que motorizan la agregación de las proteínas”, explica Cristina Marino-Buslje, investigadora del CONICET y coautora del trabajo. La clave de su superioridad reside en su método: “A diferencia de las herramientas anteriores, que veían a las proteínas como simples cadenas de letras, nuestro software ‘lee’ la proteína de la misma manera que un humano una oración: entiende que el significado (o comportamiento) de una parte de la proteína cambia según lo que ocurre alrededor”.
Para lograr esta comprensión contextual, el equipo utilizó un avanzado modelo de lenguaje de proteínas (pLM) llamado ProtT5. Esta IA fue entrenada para aprender el “idioma” de las proteínas, transformando cada aminoácido en representaciones numéricas que capturan su función y su relación con el resto de la estructura. De esta forma, la IA puede predecir el comportamiento de una proteína sin necesidad de conocer su compleja estructura 3D, un proceso que tradicionalmente es costoso y lento.
Impacto directo en la salud y la investigación global
Las implicaciones de AggrescanAI son enormes y directas, tanto en el ámbito económico como en la salud pública. Al ofrecer una predicción rápida y precisa basada únicamente en la secuencia genética, se acelera drásticamente el primer paso de la investigación farmacológica.
“Al predecir la agregación basándose únicamente en la secuencia de la proteína, no se necesitan imágenes 3D costosas y lentas para saber si ésta es peligrosa”, señala Marino-Buslje. Esto permite a los científicos probar virtualmente miles de moléculas candidatas para ver cuáles podrían prevenir la formación de estos agregados tóxicos, optimizando recursos y tiempo.
Además, la herramienta tiene un potencial clínico inmenso. Puede ayudar a predecir si mutaciones genéticas específicas son peligrosas y tienen probabilidades de causar la agregación de proteínas. Esto podría conducir a diagnósticos más rápidos y a la planificación de terapias personalizadas para pacientes con predisposición a estas enfermedades. En un gesto que democratiza el acceso a la ciencia de vanguardia, el equipo ha puesto AggrescanAI a disposición de cualquier investigador del mundo a través de una plataforma de fácil uso, asegurando que su impacto sea lo más amplio posible.
Este desarrollo no solo posiciona a la ciencia argentina en la frontera del conocimiento, sino que también representa un faro de esperanza. Demuestra cómo la sinergia entre la inteligencia artificial y la biología molecular está descifrando los misterios más complejos de la vida, abriendo puertas a soluciones que hasta hace poco parecían ciencia ficción.
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