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🧬 Avances médicos gracias a AlphaFold
El año pasado, Demis Hassabis y John Jumper de Google DeepMind ganaron el Premio Nobel en Química por resolver el problema de predecir la estructura 3D de una proteína basada en su composición—un desafío científico que había durado décadas.
Presentado por Google DeepMind en 2018, el modelo AlphaFold alcanzó una precisión sin precedentes en la predicción de la estructura 3D de las proteínas. AlphaFold2, lanzado en 2020, reveló la base de datos con casi todos los 250 millones de proteínas conocidas por la humanidad.
En comparación, más de 60 años de experimentos de laboratorio habían identificado solo 225,000 fórmulas de proteínas. Ahora, años de investigación se comprimen en segundos de cálculos ⤴️
Lo que AlphaFold ya ha ayudado a descubrir:
💠 El modelo ayudó a predecir la estructura del receptor de serotonina, una de las hormonas responsables del estado de ánimo. La IA probó cuáles de las 1.6 mil millones de moléculas podrían unirse eficazmente al receptor, lo que podría abrir el camino a nuevos medicamentos para trastornos del estado de ánimo.
💠 Usando AlphaFold, los científicos pudieron desarrollar un nuevo medicamento para el cáncer de hígado que ha mostrado eficacia en el laboratorio (pero aún no en pacientes).
💠 Otro desarrollo gracias a AlphaFold es una "jeringa molecular", que entrega las proteínas deseadas directamente en las células humanas. Esto será útil en la terapia génica y los tratamientos contra el cáncer.
💠 El modelo puede diseñar nuevas moléculas y modelar la estructura de las mutaciones. Esto podría transformar el diagnóstico y tratamiento de enfermedades genéticas raras.
💠 AlphaFold reveló recientemente la estructura del "puente" molecular entre el espermatozoide y el óvulo que se forma durante la fertilización, lo que podría ser útil en el tratamiento de la infertilidad.
Actualmente, el modelo se está utilizando para encontrar vacunas más efectivas contra la malaria y medicamentos para la enfermedad de Parkinson, así como para resolver el problema de la resistencia a los antibióticos.
Más sobre el tema:
🔬 Cómo AlphaFold de Google DeepMind está transformando la biología y la farmacéutica
🔬 10 Herramientas Revolucionarias de IA según la revista Time
#ciencia #deepmind @hiaimediaes
El año pasado, Demis Hassabis y John Jumper de Google DeepMind ganaron el Premio Nobel en Química por resolver el problema de predecir la estructura 3D de una proteína basada en su composición—un desafío científico que había durado décadas.
Presentado por Google DeepMind en 2018, el modelo AlphaFold alcanzó una precisión sin precedentes en la predicción de la estructura 3D de las proteínas. AlphaFold2, lanzado en 2020, reveló la base de datos con casi todos los 250 millones de proteínas conocidas por la humanidad.
En comparación, más de 60 años de experimentos de laboratorio habían identificado solo 225,000 fórmulas de proteínas. Ahora, años de investigación se comprimen en segundos de cálculos ⤴️
"Si la primera generación del descubrimiento de fármacos fue la generación natural, que nos dio la aspirina (de la corteza del sauce), y la segunda fue la generación biotecnológica, que nos dio Ozempic, entonces ahora hemos pasado a la tercera generación: la generación de la IA", explica Samuel Hume, profesor del Departamento de Oncología de Oxford.
Lo que AlphaFold ya ha ayudado a descubrir:
💠 El modelo ayudó a predecir la estructura del receptor de serotonina, una de las hormonas responsables del estado de ánimo. La IA probó cuáles de las 1.6 mil millones de moléculas podrían unirse eficazmente al receptor, lo que podría abrir el camino a nuevos medicamentos para trastornos del estado de ánimo.
💠 Usando AlphaFold, los científicos pudieron desarrollar un nuevo medicamento para el cáncer de hígado que ha mostrado eficacia en el laboratorio (pero aún no en pacientes).
💠 Otro desarrollo gracias a AlphaFold es una "jeringa molecular", que entrega las proteínas deseadas directamente en las células humanas. Esto será útil en la terapia génica y los tratamientos contra el cáncer.
💠 El modelo puede diseñar nuevas moléculas y modelar la estructura de las mutaciones. Esto podría transformar el diagnóstico y tratamiento de enfermedades genéticas raras.
💠 AlphaFold reveló recientemente la estructura del "puente" molecular entre el espermatozoide y el óvulo que se forma durante la fertilización, lo que podría ser útil en el tratamiento de la infertilidad.
Actualmente, el modelo se está utilizando para encontrar vacunas más efectivas contra la malaria y medicamentos para la enfermedad de Parkinson, así como para resolver el problema de la resistencia a los antibióticos.
Más sobre el tema:
🔬 Cómo AlphaFold de Google DeepMind está transformando la biología y la farmacéutica
🔬 10 Herramientas Revolucionarias de IA según la revista Time
#ciencia #deepmind @hiaimediaes