En el artículo difundido por la FIL, se indica que **uno de los grandes desafíos de la medicina actual es poder entender y predecir el plegamiento incorrecto de las proteínas y la consecuente formación de agregados tóxicos en el cerebro, ya que se sabe que colaboran al desarrollo de enfermedades neurodegenerativas como el Alzheimer, Parkinson, o la esclerosis lateral amiotrófica (ELA), entre otras. Ahora, un grupo internacional liderado por la jefa del Laboratorio de Bioinformática Estructural presentó un software que por medio de IA anticipa las llamadas “Regiones Propensas a la Agregación” de manera más efectiva que las que se usan en la actualidad.
¿Qué es AggrescanAI? #
Marino-Buslje señaló que para crear la herramienta utilizaron el modelo de lenguaje de proteínas (pLM, por sus siglas en inglés) ProtT5, uno de los más usados por su capacidad para predecir y estudiar funciones biológicas. Los pLM son inteligencias artificiales que aprenden el “idioma” de las proteínas. Para hacerlo, transforman cada aminoácido en un conjunto de números llamados técnicamente “embeddings”, que capturan su función y contexto dentro de la proteína. Así, la IA puede predecir propiedades biológicas sin ver la estructura, entendiendo a las proteínas casi como si leyera su significado. “En nuestro caso, los embeddings nos permiten prever la región que produce la agregación”, aseguró la investigadora.
“Al predecir la agregación basándose únicamente en la secuencia de la proteína, no se necesitan imágenes 3D costosas y lentas para saber si ésta es peligrosa”, precisó Marino-Buslje. Y añadió que “enfermedades como el Alzheimer, el Parkinson y la ELA son causadas por proteínas que se acumulan en el cerebro. AggrescanAI permite a quienes investigan esas patologías probar virtualmente qué proteínas tienen esta tendencia y dar el primer paso para poder investigar miles de moléculas para ver cuáles previenen mejor la formación de estos agregados”.
Por otra parte, el software puede predecir mutaciones genéticas peligrosas –con probabilidades de causar agregación de proteínas–, y ayudar así a los médicos a establecer diagnósticos más rápidos y planificar terapias personalizadas.
Se puede acceder libremente a AggrescanAI a través de una *Google Colab notebook en GitLab sólo hay que colocar la secuencia de la proteína incógnita y presionar “ejecutar todo”. Estos simples pasos permiten obtener el resultado y saber si tiene zonas con tendencia a la agregación o no.
Cita #
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El estudioAggrescanAI: Prediction of Aggregation-Prone Regions Using Contextualized Embeddings (AggrescanAI: predicción de regiones propensas a la agregación mediante incrustaciones contextualizadas) fue publicado en Journal of Molecular Biology. Autores: Alvaro M. Navarro, Santiago Palacios, Thierry Galmarini, Oriol Bárcenas, Salvador Ventura & Cristina Marino-Buslje.
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El artículo Crean un software que utiliza IA para predecir ciertas regiones críticas en proteínas involucradas en el desarrollo de Alzheimer o ELA fue publicado en la sección Novedades del sitio web de la Fundación Instituto Leloir, y en el sitio web de CONICET
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