AlphaFold 3 predice la estructura y las interacciones de todas las moléculas de la vida.

Presentamos AlphaFold 3, un nuevo modelo de IA desarrollado por Google DeepMind e Isomorphic Labs. Al predecir con precisión la estructura de proteínas, ADN, ARN, ligandos y más, y cómo interactúan, esperamos que transforme nuestra comprensión del mundo biológico y el descubrimiento de fármacos.

Actualización 11 de noviembre de 2024: A partir de noviembre de 2024, publicamos el código del modelo AlphaFold 3 y sus pesos para uso académico con el fin de impulsar la investigación. Obtenga más información sobre las herramientas de AlphaFold .

Publicación original: Dentro de cada célula vegetal, animal y humana hay miles de millones de máquinas moleculares. Están compuestas de proteínas, ADN y otras moléculas, pero ninguna de ellas funciona por sí sola. Solo observando cómo interactúan entre sí, a través de millones de combinaciones, podemos empezar a comprender verdaderamente los procesos de la vida.

En un artículo publicado en Nature , presentamos AlphaFold 3, un modelo revolucionario que puede predecir la estructura y las interacciones de todas las moléculas de la vida con una precisión sin precedentes. En las interacciones de proteínas con otros tipos de moléculas, observamos una mejora de al menos el 50 % en comparación con los métodos de predicción existentes, y para algunas categorías importantes de interacción, hemos duplicado la precisión de la predicción.

Esperamos que AlphaFold 3 contribuya a transformar nuestra comprensión del mundo biológico y el descubrimiento de fármacos. Los científicos pueden acceder a la mayoría de sus funciones de forma gratuita a través de nuestro recién lanzado AlphaFold Server , una herramienta de investigación fácil de usar. Para aprovechar el potencial de AlphaFold 3 en el diseño de fármacos, Isomorphic Labs ya colabora con compañías farmacéuticas para aplicarlo a desafíos reales de diseño de fármacos y, en última instancia, desarrollar nuevos tratamientos que transformen la vida de los pacientes.

Nuestro nuevo modelo se basa en los cimientos de AlphaFold 2, que en 2020 marcó un avance fundamental en la predicción de la estructura de las proteínas . Hasta la fecha, millones de investigadores de todo el mundo han utilizado AlphaFold 2 para realizar descubrimientos en áreas como vacunas contra la malaria, tratamientos contra el cáncer y diseño de enzimas. AlphaFold ha sido citado más de 20.000 veces y su impacto científico ha sido reconocido con numerosos premios, el más reciente, el Premio Breakthrough en Ciencias de la Vida . AlphaFold 3 nos lleva más allá de las proteínas a un amplio espectro de biomoléculas. Este avance podría impulsar una ciencia más transformadora, desde el desarrollo de materiales biorrenovables y cultivos más resilientes hasta la aceleración del diseño de fármacos y la investigación genómica.

7PNM – Proteína de pico de un virus del resfriado común (Coronavirus OC43): La predicción estructural de AlphaFold 3 para una proteína de pico (azul) de un virus del resfriado al interactuar con anticuerpos (turquesa) y azúcares simples (amarillo) coincide con precisión con la estructura real (gris). La animación muestra la proteína interactuando con un anticuerpo y luego con un azúcar. Avanzar en el conocimiento de estos procesos del sistema inmunitario ayuda a comprender mejor los coronavirus, incluyendo la COVID-19, lo que abre la posibilidad de tratamientos mejorados.

Cómo AlphaFold 3 revela las moléculas de la vida

Dada una lista de moléculas, AlphaFold 3 genera su estructura tridimensional conjunta, revelando cómo encajan entre sí. Modela biomoléculas grandes como proteínas, ADN y ARN, así como moléculas pequeñas, también conocidas como ligandos, una categoría que abarca muchos fármacos. Además, AlphaFold 3 puede modelar modificaciones químicas de estas moléculas que controlan el funcionamiento normal de las células, y que, al verse alteradas, pueden provocar enfermedades.

Las capacidades de AlphaFold 3 provienen de su arquitectura y entrenamiento de última generación, que ahora abarca todas las moléculas de la vida. El modelo se basa en una versión mejorada de nuestro módulo Evoformer , una arquitectura de aprendizaje profundo que sustenta el increíble rendimiento de AlphaFold 2. Tras procesar las entradas, AlphaFold 3 ensambla sus predicciones mediante una red de difusión, similar a las que se encuentran en los generadores de imágenes de IA. El proceso de difusión comienza con una nube de átomos y, tras varios pasos, converge en su estructura molecular final, la más precisa.

Las predicciones de AlphaFold 3 sobre interacciones moleculares superan la precisión de todos los sistemas existentes. Como modelo único que calcula complejos moleculares completos de forma holística, tiene una capacidad excepcional para unificar los conocimientos científicos.

Liderando el descubrimiento de fármacos en Isomorphic Labs.

AlphaFold 3 crea capacidades para el diseño de fármacos con predicciones de moléculas comúnmente utilizadas en fármacos, como ligandos y anticuerpos, que se unen a las proteínas para cambiar la forma en que interactúan en la salud y la enfermedad humanas.

AlphaFold 3 alcanza una precisión sin precedentes en la predicción de interacciones farmacológicas, incluyendo la unión de proteínas con ligandos y de anticuerpos con sus proteínas diana. AlphaFold 3 es un 50 % más preciso que los mejores métodos tradicionales en el benchmark PoseBusters sin necesidad de introducir información estructural, lo que lo convierte en el primer sistema de IA que supera a las herramientas basadas en la física para la predicción de la estructura biomolecular. La capacidad de predecir la unión anticuerpo-proteína es fundamental para comprender aspectos de la respuesta inmunitaria humana y el diseño de nuevos anticuerpos, una clase de terapias en auge.

Utilizando AlphaFold 3 en combinación con un conjunto complementario de modelos de IA internos, Isomorphic Labs trabaja en el diseño de fármacos para proyectos internos, así como con socios farmacéuticos. Isomorphic Labs utiliza AlphaFold 3 para acelerar y mejorar el éxito del diseño de fármacos, ayudando a comprender cómo abordar nuevos objetivos patológicos y desarrollando nuevas formas de abordar los existentes que antes estaban fuera de su alcance.

AlphaFold Server: una herramienta de investigación gratuita y fácil de usar

El recién lanzado AlphaFold Server de Google DeepMind es la herramienta más precisa del mundo para predecir cómo interactúan las proteínas con otras moléculas en la célula. Es una plataforma gratuita que científicos de todo el mundo pueden utilizar para investigaciones no comerciales. Con solo unos clics, los biólogos pueden aprovechar el poder de AlphaFold 3 para modelar estructuras compuestas de proteínas, ADN, ARN y una selección de ligandos, iones y modificaciones químicas.

AlphaFold Server ayuda a los científicos a formular hipótesis innovadoras para probar en el laboratorio, lo que agiliza los flujos de trabajo y permite una mayor innovación. Nuestra plataforma ofrece a los investigadores una forma accesible de generar predicciones, independientemente de su acceso a recursos computacionales o su experiencia en aprendizaje automático.

La predicción experimental de la estructura de proteínas puede requerir la duración de un doctorado y costar cientos de miles de dólares. Nuestro modelo anterior, AlphaFold 2, se ha utilizado para predecir cientos de millones de estructuras, lo que habría requerido cientos de millones de años-investigación al ritmo actual de la biología estructural experimental.

“Con AlphaFold Server, ya no se trata solo de predecir estructuras, sino de brindar un acceso generoso: permitir a los investigadores plantear preguntas audaces y acelerar los descubrimientos”.