En un avance revolucionario, investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y del Instituto Whitehead han desarrollado ProtGPS, un modelo de inteligencia artificial capaz de predecir con alta precisión la localización subcelular de las proteínas basándose únicamente en su secuencia de aminoácidos. Este descubrimiento, publicado en la revista Science, abre nuevas posibilidades para comprender el funcionamiento celular y el desarrollo de terapias dirigidas .

¿Por qué es importante la localización de las proteínas?

Las proteínas son fundamentales para casi todas las funciones biológicas. Sin embargo, para que realicen su trabajo correctamente, deben estar en el lugar adecuado dentro de la célula. Las células están organizadas en compartimentos, como el núcleo, el citoplasma, las mitocondrias y otros, cada uno con funciones específicas. La localización incorrecta de una proteína puede provocar disfunciones celulares y enfermedades.

Tradicionalmente, determinar la localización de una proteína requería experimentos de laboratorio laboriosos y costosos. ProtGPS ofrece una alternativa computacional rápida y precisa, permitiendo a los científicos predecir dónde se ubicará una proteína dentro de la célula sin necesidad de experimentos físicos.

¿Cómo funciona ProtGPS?

ProtGPS es un modelo de aprendizaje profundo entrenado con datos de más de 5,500 proteínas humanas con localizaciones conocidas. Utiliza técnicas avanzadas de procesamiento de lenguaje natural adaptadas a las secuencias de aminoácidos de las proteínas, tratándolas como «palabras» en un «lenguaje proteico». Al analizar estas secuencias, ProtGPS identifica patrones que determinan la localización subcelular de las proteínas .

El modelo puede predecir con alta precisión la localización de una proteína en 12 compartimentos celulares diferentes. Además, ProtGPS es capaz de detectar si una mutación asociada a una enfermedad altera la localización de una proteína, lo que podría ser clave para entender mecanismos patológicos.

Validación experimental

Para verificar la precisión de ProtGPS, los investigadores realizaron experimentos en células vivas. Introdujeron proteínas normales y mutadas en células y utilizaron técnicas de fluorescencia para observar su localización. Los resultados confirmaron las predicciones del modelo, demostrando su utilidad en entornos biológicos reales .

Diseño de nuevas proteínas

Más allá de la predicción, ProtGPS también puede diseñar nuevas proteínas que se localicen en compartimentos específicos. Utilizando un algoritmo generativo, los investigadores crearon secuencias de aminoácidos que, al expresarse en células, se dirigieron con éxito a compartimentos como el nucleolo. Este enfoque tiene un gran potencial en la ingeniería de proteínas y el desarrollo de terapias dirigidas .

Implicaciones para la medicina

La capacidad de ProtGPS para predecir y diseñar la localización de proteínas tiene múltiples aplicaciones médicas:

• Diagnóstico y tratamiento de enfermedades: Muchas enfermedades están relacionadas con la localización incorrecta de proteínas. ProtGPS puede ayudar a identificar estas anomalías y desarrollar terapias que corrijan la localización.
• Desarrollo de fármacos: Al diseñar proteínas que se dirijan a compartimentos específicos, es posible crear tratamientos más eficaces y con menos efectos secundarios.
• Investigación básica: ProtGPS facilita el estudio de la función proteica y la organización celular, proporcionando una herramienta poderosa para la biología molecular.

Comparación con otros modelos

ProtGPS se suma a una nueva generación de herramientas de inteligencia artificial aplicadas a la biología. Mientras que modelos como AlphaFold han revolucionado la predicción de la estructura tridimensional de las proteínas, ProtGPS se centra en su localización dentro de la célula. Juntos, estos modelos ofrecen una visión más completa del comportamiento proteico y sus implicaciones en la salud y la enfermedad .

Los investigadores esperan que ProtGPS se convierta en una herramienta estándar en laboratorios de todo el mundo. Su código y datos están disponibles públicamente, fomentando la colaboración y el avance en el campo. Además, se están explorando mejoras en el modelo para ampliar su precisión y aplicabilidad a diferentes tipos de células y organismos.

Conclusión

ProtGPS, desarrollado por investigadores del MIT y el Instituto Whitehead, es un modelo de inteligencia artificial que predice con alta precisión la localización subcelular de las proteínas basándose únicamente en su secuencia de aminoácidos. Este avance permite comprender mejor el funcionamiento celular y el desarrollo de terapias dirigidas, ya que la localización incorrecta de una proteína puede provocar disfunciones celulares y enfermedades.

Además, ProtGPS puede detectar si una mutación asociada a una enfermedad altera la localización de una proteína, lo que podría ser clave para entender mecanismos patológicos. Este modelo representa un paso significativo hacia la medicina personalizada y la biotecnología avanzada.

Fuente: comunidad-biologica.com