{"id":71845,"date":"2024-05-08T15:12:51","date_gmt":"2024-05-08T21:12:51","guid":{"rendered":"http:\/\/mickyandoniehn.com\/radio\/2024\/05\/08\/deepmind-anuncia-alphafold-3-los-medicamentos-desarrollados-con-esta-ia-y-un-negocio-multimillonario-estan-muy-cerca\/"},"modified":"2024-05-08T15:12:51","modified_gmt":"2024-05-08T21:12:51","slug":"deepmind-anuncia-alphafold-3-los-medicamentos-desarrollados-con-esta-ia-y-un-negocio-multimillonario-estan-muy-cerca","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mickyandoniehn.com\/radio\/2024\/05\/08\/deepmind-anuncia-alphafold-3-los-medicamentos-desarrollados-con-esta-ia-y-un-negocio-multimillonario-estan-muy-cerca\/","title":{"rendered":"DeepMind anuncia AlphaFold 3: los medicamentos desarrollados con esta IA (y un negocio multimillonario) est\u00e1n muy cerca"},"content":{"rendered":"<\/p>\n

La inteligencia artificial generativa (GenAI) sirve para mucho m\u00e1s que generar texto, im\u00e1genes o v\u00eddeos. Este tipo de tecnolog\u00eda de la que tanto hablamos puede ser utilizada para impulsar prometedoras\u00a0herramientas cient\u00edficas<\/strong>\u00a0basadas en algoritmos.\u00a0AlphaFold 3<\/a>\u00a0de Google DeepMind es uno de los ejemplos m\u00e1s claros de esta realidad.<\/p>\n

El laboratorio de investigaci\u00f3n de inteligencia artificial (IA) de Alphabet, la matriz de Google,\u00a0ha presentado<\/a>\u00a0este mi\u00e9rcoles la tercera versi\u00f3n de AlphaFold. Esta iteraci\u00f3n no solo logra predecir con bastante precisi\u00f3n la estructura de una amplia variedad de mol\u00e9culas m\u00e1s all\u00e1 de las prote\u00ednas, sino que tambi\u00e9n es capaz de anticipar sus interacciones.<\/p>\n

Un avance clave para desarrollar nuevos medicamentos<\/h2>\n

Dado que las biomol\u00e9culas son compuestos qu\u00edmicos elementales para la vida, comprenderlas mejor podr\u00eda ayudarnos a desarrollar mejores\u00a0medicamentos y tratamientos m\u00e9dicos<\/strong>. Durante mucho tiempo, la comunidad cient\u00edfica utiliz\u00f3 m\u00e9todos tradicionales para predecir la estructura de algunos tipos de biomol\u00e9culas como las prote\u00ednas.<\/p>\n

En 2020, sin embargo,\u00a0entr\u00f3 en escena AlphaFold 2<\/a>, y aquello supuso una aut\u00e9ntica revoluci\u00f3n. Esta herramienta de IA era capaz de predecir la estructura molecular de las prote\u00ednas con alto grado de precisi\u00f3n, pero sobre todo, con gran velocidad. Est\u00e1bamos frente una alternativa que podr\u00eda ahorrar a\u00f1os y a\u00f1os de trabajo a los cient\u00edficos.<\/p>\n

AlphaFold 2 acaba de llevar estas posibilidades al siguiente nivel. La herramienta no solo es capaz de predecir la estructura tridimensional de las prote\u00ednas, sino que abarca otras biomol\u00e9culas grandes, como el\u00a0ADN y ARN<\/strong>, y mol\u00e9culas peque\u00f1as como ligandos. Entra en juego, adem\u00e1s, la predicci\u00f3n de interacciones moleculares.<\/p>\n

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Como podemos ver, estamos frente a un \u00fanico sistema que es capaz de calcular de forma bastante precisa dos elementos important\u00edsimos. Google DeepMind lo denomina una soluci\u00f3n \u201chol\u00edstica\u201d capaz de unificar conocimientos cient\u00edficos para el dise\u00f1o de medicamentos. Se trata de una de las misiones m\u00e1s importantes de la compa\u00f1\u00eda.<\/p>\n

\u201cAlphaFold 3 en el primer sistema de IA en superar las herramientas basadas en la f\u00edsica para la predicci\u00f3n de estructuras biomoleculares\u201d, afirman. Y tambi\u00e9n explican que la capacidad de\u00a0predecir la uni\u00f3n de anticuerpos<\/strong>\u00a0y prote\u00ednas es muy importante para comprender aspectos de la salud humana como la respuesta inmunitaria.<\/p>\n

El futuro de AlphaFold 3<\/h2>\n

Google DeepMind ha vuelto a poner a disposici\u00f3n de la comunidad cient\u00edfica sus avances m\u00e1s recientes. En este caso, AlphaFold 2 est\u00e1 disponible para todos aquellos que quieran utilizarlo a trav\u00e9s de una plataforma llamada AlphaFold Server. Simplemente es necesario\u00a0seguir el enlace<\/a>\u00a0para empezar a experimentar con la plataforma.<\/p>\n

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7R6R \u2013 La predicci\u00f3n de AlphaFold 3 para un complejo molecular con una prote\u00edna (azul) unida a una doble h\u00e9lice de ADN (rosa) muestra una importante coincidencia con la estructura molecular descubierta a trav\u00e9s de minuciosos experimentos (gris)<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

El servicio gratuito (no apto para uso comercial) permite generar predicciones de estructura biomolecular de alta precisi\u00f3n. Podemos trabajar con ADN, ARN, ligandos, iones y tambi\u00e9n\u00a0modelar modificaciones qu\u00edmicas<\/strong>\u00a0para prote\u00ednas y \u00e1cidos nucleicos. Todo esto impulsado por un modelo de difusi\u00f3n como el que encontramos en generadores de im\u00e1genes.<\/p>\n

Las novedades en relaci\u00f3n a estos avances no acaban ah\u00ed. Estamos frente a lo que podr\u00eda convertirse en un negocio multimillonario. Ciertamente, la industria farmac\u00e9utica est\u00e1 interesada en utilizar estas herramientas para crear nuevos medicamentos, probablemente con costes de desarrollo e investigaci\u00f3n reducidos.<\/p>\n

Demis Hassabis, el CEO de Google DeepMind,\u00a0ha dicho en una entrevista con Bloomberg TV<\/a>\u00a0que AlphaFold tiene el potencial de convertirse en un negocio de m\u00e1s de\u00a0100.000 millones de d\u00f3lares<\/strong>. Y esto parece estar m\u00e1s cerca de lo que muchos habr\u00edan esperado. Seg\u00fan el ejecutivo, los primeros medicamentos podr\u00edan llegar \u201cen los pr\u00f3ximos dos a\u00f1os\u201d.<\/p>\n

Para conseguirlo, Google DeepMind est\u00e1 trabajando Isomorphic Labs, una subsidiaria de Alphabet que tiene v\u00ednculos con empresas farmac\u00e9uticas. El objetivo, como dec\u00edamos, es bastante claro: quieren que esta soluci\u00f3n sirva para crear medicamentos para el mundo real. Con el tiempo sabremos si finalmente lo conseguir\u00e1n.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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