Proteínas bajo la lupa de la inteligencia artificial: la nueva frontera que promete fármacos más certeros

Les cuento de qué se trata. La inteligencia artificial dejó de ser una promesa lejana en los laboratorios y hoy ya trabaja en una de las tareas más pesadas de la biología: entender cómo están armadas las proteínas, esas máquinas diminutas que hacen funcionar cada célula del cuerpo. Es como si hasta ahora los científicos tuvieran una biblioteca entera de planos desordenados y, de un día para el otro, apareciera una herramienta que los desplegara todos prolijos sobre la mesa.

El caso más conocido es AlphaFold, desarrollado por DeepMind, la misma empresa detrás de otros sistemas de IA que saltaron a la fama. Lo que hizo fue anticipar la estructura tridimensional de las proteínas a una escala impensada hasta hace poco. Para dimensionarlo: una proteína es como una cadena de cuentas que se pliega sobre sí misma en una forma muy específica, y esa forma determina si cumple bien su tarea o si se traba y genera una enfermedad.

Qué cambia con estos modelos

• Permiten analizar millones de proteínas en mucho menos tiempo que con métodos tradicionales de laboratorio.
• Sirven como punto de partida para diseñar fármacos que encajen con precisión en una molécula concreta.
• Combinan datos genéticos, químicos y clínicos para pensar tratamientos personalizados.

En su libro La ola que viene, Mustafa Suleyman, cofundador de DeepMind, sostiene que el próximo paso es juntar toda esa información en un mismo modelo. La idea es que la IA pueda cruzar el ADN de un paciente, sus análisis de sangre y su historia clínica para sugerir el mejor tratamiento. Algo así como pasar de un mecánico que escucha el ruido del motor a otro que ya tiene conectado un diagnóstico digital completo antes de levantar el capó.

Hablé con Juan Pedro Ferreyra, becario del Instituto de Química Biológica, que conoce el tema de cerca. Me dijo, mientras acomodaba tubos de ensayo en una mesada: «Es cierto que las herramientas aceleran muchísimo el trabajo, pero después hay que ir al laboratorio a comprobarlo. La IA te tira candidatos, no te asegura resultados». Una aclaración útil para no vender humo.

El sueño de los cien años

Suleyman va más allá y se anima a imaginar un futuro en el que vivir cien años con buena salud sea algo corriente. Lo apoya en empresas como Altos Labs, que estudian cómo reprogramar los mecanismos que regulan la actividad de los genes para intentar frenar el envejecimiento. Es, por ahora, una proyección a varias décadas y no un hecho. El propio autor aclara que los avances actuales no significan que ese escenario ya esté a la vuelta de la esquina.

¿Y eso para qué sirve? Sirve para entender que la inteligencia artificial ya está cambiando cómo se investiga una enfermedad, cómo se diseña un medicamento y cómo se empieza a pensar en tratamientos pensados a la medida de cada paciente. No reemplaza al científico ni al médico, pero les ahorra meses de trabajo y les abre una puerta enorme para mirar problemas que antes parecían imposibles de abordar.