"Es más eficaz que lo natural": desarrollan una IA capaz de crear proteínas artificiales y los autores alaban su utilidad en la medicina

Un equipo de Salesforce ha desarrollado GenPro, una herramienta que crea proteínas artificiales más eficaces que las naturales.

Proteinas
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El auge de la inteligencia artificial, una tecnología que Bill Gates ve como la más poderosa en los próximas décadas, ha llevado a algunos artistas y escritores a levantarse en contra de sus posibilidades. Desde hace meses, es habitual que distintas plataformas de arte o algunas webs estén repletas de creaciones de IA, una situación que no gusta a estos gremios ya que consideran que mancillan su trabajo. Sin embargo, la historia protagonizada por la inteligencia artificial que cuenta Techspot en una de sus últimas publicaciones es esperanzadora para la humanidad.

Tal y como detalla, Salesforce se ha sumergido en un proyecto enfocado en ProGen, un modelo de inteligencia artificial diseñado para crear proteínas artificiales sintéticas. Para ello, la herramienta utiliza el algoritmo ML, un sistema perfectamente entrenado con 280 millones de secuencias de proteínas de más de 19.000 familias que consigue crear proteínas artificiales tan eficaces como las naturales. Y, a la vista de los resultados de las pruebas, los datos que arrojan son esperanzadores para tratar algunos trastornos.

Las proteínas artificiales ayudarán en tratamientos de enfermedades raras

Así, ProGen es el primer sistema capaz de crear una estructura tridimensional de una proteína artificial. De esta forma, la bioaplicación ha podido crear proteínas artificiales capaces de eliminar residuos de una forma tan eficaz como las naturales. Además, Salesforce señala que todavía se puede afinar para “mejorar el rendimiento de la generación controlable de proteínas”. Con esta medida, buscan diseñar proteínas altamente personalizadas en base a las “propiedades deseadas”.

En cuánto a los resultados del experimento, las pruebas confirman que el 73% de las proteínas artificiales son “funcionales”. Para realizar una comparativa, este dato baja hasta el 59% en las naturales. Por ello, ya lo utilizan para identificar “tratamientos potenciales” para trastornos neurológicos o autoinmunes, como es el caso de artritis reumatoide o la esclerosis múltiple. Por último, confirmaron que su intención es que este enfoque ayude a acelerar el desarrollo de tratamientos para enfermedades.

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Imagen principal de National Cancer Institute (Unsplash)

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