Proteínas, genes y una IA que ya lee lo que la bioquímica tardaba décadas en descifrar

¿Puede una máquina ver lo que un laboratorio tarda años en descubrir? Sí, y de hecho ya lo está haciendo. Empecemos por lo básico: una proteína es una molécula grande que el cuerpo fabrica a partir de las instrucciones del ADN, y cumple tareas concretas, como defenderte de un virus o romper un alimento. Para investigar enfermedades y diseñar fármacos, antes hacía falta descubrir la forma exacta de cada proteína. Es como intentar meter una llave en una cerradura: si no sabés cómo es la cerradura, tardás mucho en dar con la llave.

Ahí entra AlphaFold, el sistema de inteligencia artificial que DeepMind, la compañía de Google dedicada a IA, presentó en 2020 y fue refinando en versiones posteriores. En criollo: predice la estructura tridimensional de las proteínas a partir de su secuencia de aminoácidos, algo que experimentalmente podía consumir años de trabajo de laboratorio. El salto fue tan grande que la base de datos pública que dejó acumuló más de 200 millones de estructuras y se convirtió en una herramienta de consulta cotidiana para miles de laboratorios.

El siguiente paso, según Suleyman

Mustafa Suleyman es cofundador de DeepMind y escribió La ola que viene: Tecnología, poder y el gran dilema del siglo XXI. Su idea central sobre este tema es directa: si el ADN es información, entonces puede estudiarse y modificarse con herramientas de laboratorio y con sistemas de inteligencia artificial. A partir de ahí, propone cruzar en un mismo modelo tres tipos de datos:

• Genéticos: el plano que viene del ADN de cada persona.
• Químicos: la composición de moléculas, fármacos o proteínas.
• Clínicos: lo que se observa en pacientes reales, como análisis de sangre o resonancias.

La promesa es concreta: detectar enfermedades en etapas tempranas cuando todavía son tratables, orientar el desarrollo de terapias nuevas y ajustar los tratamientos a las particularidades de cada paciente. Todo eso entra en lo que la medicina llama personalizada: en vez de recetar lo mismo para todos, se busca el fármaco correcto para la persona correcta en el momento correcto.

Envejecimiento: reprogramar la epigenética

Suleyman también menciona un campo paralelo: el estudio del envejecimiento. La epigenética (del griego epi, “por encima”) estudia las marcas químicas que se posan sobre el ADN y regulan qué genes se activan o se silencian sin cambiar la secuencia original. Piensen en un interruptor que enciende y apaga genes a lo largo de la vida. Entre las empresas dedicadas a investigar cómo modificar esas marcas aparece Altos Labs, fundada en 2022 con el objetivo declarado de explorar la reprogramación celular para frenar o revertir el deterioro del organismo.

A partir de estos avances, el autor imagina un futuro en el que llegar a los cien años con buena salud sea una posibilidad más extendida. Conviene aclararlo con honestidad: se trata de una proyección a varias décadas, no de un resultado ya disponible. El libro mismo lo plantea como escenario y no como promesa cumplida.

Lo que cambia para el lector común

¿Qué te llevás hoy de todo esto? Si te hacés un estudio genético o necesitás un medicamento nuevo, es cada vez más probable que una IA haya participado en alguna etapa del proceso, desde entender la proteína involucrada hasta filtrar candidatos a fármaco. No es ciencia ficción: ya es parte del flujo de trabajo de muchos grupos de investigación y empieza a asomar en la práctica clínica. El resto, la posibilidad de vivir más y mejor, todavía está en construcción.

“El ADN es información que la ciencia puede estudiar y modificar mediante herramientas de laboratorio y sistemas informáticos.”Mustafa Suleyman, cofundador de DeepMind