Descubra cómo las empresas están integrando responsablemente la IA en la producción. Este evento al que solo se puede invitar en SF explorará la intersección de la tecnología y los negocios. Descubre aquí cómo puedes asistir. Google DeepMind e Isomorphic Labs presentaron hoy AlphaFold 3, un nuevo modelo de inteligencia artificial que podría acelerar enormemente el desarrollo de nuevos medicamentos y tratamientos. La investigación publicada hoy en Nature revela la capacidad incomparable de AlphaFold 3 para predecir las intrincadas estructuras e interacciones de las moléculas esenciales de la vida, incluidas las proteínas, el ADN y el ARN, entre otros. Las técnicas avanzadas de aprendizaje profundo prometen avanzar rápidamente en nuestra comprensión de la biología a nivel molecular y podrían permitir a los científicos buscar terapias novedosas para una amplia gama de enfermedades de manera más eficiente que nunca. Desentrañando las complejidades de los componentes básicos de la vida AlphaFold 3 es la última versión del innovador sistema de inteligencia artificial desarrollado por Google DeepMind, basándose en el éxito de su predecesor, AlphaFold 2. Introducido en 2020, AlphaFold 2 logró avances significativos en la predicción de la estructura de las proteínas, lo que permitió a los científicos hacer descubrimientos en áreas que van desde las vacunas contra la malaria hasta los tratamientos contra el cáncer. El impacto de AlphaFold ha sido reconocido a través de numerosos premios, incluido el Premio Breakthrough 2023 en Ciencias de la Vida. Ahora, AlphaFold 3 lleva esta innovación aún más lejos al expandir sus capacidades más allá de las proteínas para abarcar una amplia gama de biomoléculas, incluidos ADN, ARN y ligandos. Un ligando es un ion o molécula neutra que se une a un átomo metálico central para formar un complejo de coordinación. Al predecir con precisión las interacciones entre estas moléculas, AlphaFold 3 proporciona una visión sin precedentes del complejo funcionamiento de la vida a nivel molecular. Evento de VB The AI ​​Impact Tour – San Francisco Únase a nosotros mientras navegamos por las complejidades de la integración responsable de la IA en los negocios en la próxima parada del AI Impact Tour de VB en San Francisco. No pierda la oportunidad de obtener información de expertos de la industria, establecer contactos con innovadores de ideas afines y explorar el futuro de GenAI con experiencias de clientes y optimizar los procesos comerciales. Solicite una invitación En el corazón de AlphaFold 3 se encuentra una versión mejorada del módulo Evoformer, una arquitectura de aprendizaje profundo que fue clave para el notable rendimiento de AlphaFold 2. El nuevo modelo también incorpora una red de difusión, similar a las utilizadas en los generadores de imágenes de IA, que refina de forma iterativa las estructuras moleculares predichas a partir de una nube de átomos hasta una configuración final de alta precisión. La capacidad de predecir estructuras e interacciones moleculares con tanta precisión supone un punto de inflexión para la comunidad científica. Permite a los investigadores obtener conocimientos valiosos sobre los procesos fundamentales que sustentan la vida, la salud y la enfermedad. Al proporcionar una imagen más clara de cómo interactúan estas biomoléculas, AlphaFold 3 abre nuevas vías para comprender sistemas biológicos complejos y desarrollar intervenciones específicas. Acelerar el camino hacia medicamentos que salvan vidas Una de las aplicaciones más prometedoras de AlphaFold 3 radica en su potencial para revolucionar el descubrimiento de fármacos. Al predecir con precisión las interacciones entre proteínas y moléculas similares a fármacos, como ligandos y anticuerpos, AlphaFold 3 podría acelerar significativamente el desarrollo de terapias nuevas y más efectivas. Tradicionalmente, el proceso de descubrimiento de fármacos ha sido lento y costoso, y a menudo se basa en enfoques de prueba y error para identificar compuestos que puedan atacar eficazmente proteínas relacionadas con enfermedades. La capacidad de AlphaFold 3 para predecir la unión proteína-ligando y anticuerpo-proteína con una precisión sin precedentes podría ayudar a agilizar este proceso, permitiendo a los investigadores identificar candidatos a fármacos prometedores de manera más eficiente. En un logro innovador, AlphaFold 3 ha superado los métodos existentes para predecir interacciones similares a las de medicamentos, superando incluso a las mejores herramientas basadas en la física. Este hito abre nuevas posibilidades para abordar enfermedades que antes eran intratables y desarrollar nuevas estrategias terapéuticas. La versión anterior, AlphaFold 2, utilizó métodos complejos para predecir cómo se pliegan e interactúan las proteínas. AlphaFold 3 simplifica estos métodos con nuevos componentes llamados Pairformer y Diffusion Module. Estos cambios permiten que el modelo prediga no sólo proteínas sino también otras moléculas importantes como el ADN y pequeñas moléculas similares a fármacos de forma más eficiente y precisa. Esta evolución convierte a AlphaFold 3 en una herramienta más poderosa para explorar los fundamentos moleculares de la vida y ayudar en el descubrimiento de fármacos. AlphaFold Server pone el poder en manos de los investigadores Para garantizar que los beneficios de AlphaFold 3 sean ampliamente accesibles para la comunidad científica, Google DeepMind ha lanzado AlphaFold Server, una plataforma gratuita y fácil de usar que permite a los investigadores aprovechar el poder de AlphaFold 3 para investigación no comercial. El servidor AlphaFold está diseñado para ser intuitivo y accesible, lo que permite a los científicos generar predicciones de interacciones de proteínas con ADN, ARN y una selección de ligandos, iones y modificaciones químicas. Al simplificar el proceso y eliminar la necesidad de amplios recursos computacionales o una profunda experiencia en aprendizaje automático, el servidor democratiza el acceso a tecnología de predicción molecular de vanguardia. La IA da forma al futuro de la biología molecular A medida que la inteligencia artificial converge con las ciencias biológicas, está preparada para mejorar nuestra comprensión del mundo molecular, acelerando los descubrimientos en numerosas disciplinas científicas. AlphaFold 3, con su capacidad para predecir las estructuras e interacciones de proteínas, ADN, ARN y ligandos, está a la vanguardia de esta transformación. En el sector sanitario, AlphaFold 3 podría acelerar el desarrollo de terapias personalizadas y dirigidas con mayor eficacia y menos efectos secundarios. Esto podría conducir a tratamientos innovadores para una amplia gama de enfermedades, desde cáncer hasta trastornos genéticos. Isomorphic Labs, una subsidiaria de Google DeepMind, ya está utilizando AlphaFold 3 para avanzar en el descubrimiento de fármacos. Al combinar AlphaFold 3 con un conjunto de modelos de IA complementarios, Isomorphic Labs está colaborando con compañías farmacéuticas para abordar desafíos de diseño de medicamentos del mundo real que, en última instancia, podrían conducir a la creación de nuevos tratamientos para pacientes que los necesitan. Más allá de la medicina, AlphaFold 3 tiene potencial para impactar campos como la agricultura y las ciencias ambientales. Desentrañar las bases moleculares de la biología vegetal y las estructuras enzimáticas podría ayudar a desarrollar cultivos resilientes y estrategias innovadoras de biorremediación para abordar desafíos como la seguridad alimentaria y la contaminación ambiental. AlphaFold 3 representa un hito importante en el descubrimiento molecular impulsado por la IA, pero es sólo el comienzo. A medida que los investigadores sigan ampliando los límites de lo que es posible con estas herramientas, podemos esperar descubrimientos innovadores y aplicaciones transformadoras en los próximos años. VB Daily ¡Manténgase informado! Reciba las últimas noticias en su bandeja de entrada diariamente. Al suscribirse, acepta los Términos de servicio de VentureBeat. Gracias por suscribirte. Consulte más boletines de VB aquí. Ocurrió un error.