Portada
mis comunidades
otras secciones
#1:
Es algo impresionante, ha descubierto más de lo que podemos abarcar para investigar, vamos a necesitar otra ia para que le saque todo el provecho.
#8:
#7 He buscado una enzima en concreto, la lacasa del hongo Trametes Hirsuta, y la estructura sale con una cola que no tiene. Al no representarse los centros activos ni las posiciones glicosiladas tampoco he podido ver si el folding es correcto... porque le faltan cosas. Aún así, la forma era demasiado globular y algún dominio es diferente al que sale en el Protein Data Bank.
#51:
#48 Creo que los científicos pecamos de deterministas en este campo y, por eso, en varias décadas, no hemos sido capaces de encontrar "la formula" que rige el plegamiento de las proteínas. Quizás no existe esa fórmula. Hace 30 años se pensaba que era una cuestión de potencia de cálculo, sin embargo, muy probablemente, la secuencia de aminoácidos no contenga toda la información necesaria para determinar la estructura. Influyen factores como la velocidad de traducción, la fuerza iónica del medio, el pH, la temperatura, etc.
Es muy probable que no haya una "estructura correcta" sino una serie de plegamientos diferentes, en proporción variable que, en conjunto, cumplen su función. Los experimentos para determinar la estructura de las proteínas se basan en cristales que pueden no representar la(s) estructuras predominantes en la célula.
Es cierto que, en muchos casos, estas estructuras cristalizadas o incluso predichas por el ordenador, ayudan a encontrar posiciones particulares, críticas para la actividad, como sitios de unión de cofactores o regiones de interacción con ADN o ARN..., pero la utilidad práctica de conocer las coordenadas X, Y y Z de cada uno de los aminoácidos, en mi opinión, es limitada. En este sentido, los experimentos de análisis de ganancia o pérdida de función basados en el estudio de mutaciones puntuales en la secuencia, nos dan mucha más información útil que la estructura completa en sí: podemos saber qué aminoácidos se pueden cambiar y cuales no, para afectar a la función principal de la proteína (y estimar, por ejemplo, el riesgo de desarrollar una enfermedad) aunque no conozcamos nada de su estructura tridimensional. Hay que pensar que se pueden tardar años en conseguir cristalizar y determinar la estructura de una sola proteína, mientras que manipular la secuencia del gen es cada vez más sencillo. Es más, determinar qué residuos merece la pena probar a cambiar, gracias a la secuenciación masiva de ADN, es también cada vez más fácil.
Respondiendo a #33 (si ha llegado hasta aquí). Desde mi punto de vista, conocer la estructura 3D de cada aminoácido de una proteína (cosa que todavía no consigue esta inteligencia artificial) sirve para intentar deducir el mecanismo íntimo de plegamiento en la célula, pero estamos muy lejos de poder aprovechar ese conocimiento básico. Puede que algún día, en el futuro, podamos utilizar dicho conocimiento para diseñar rutinariamente nuevas estructuras con funciones a medida, pero sería cauto a la hora de crear demasiadas expectativas con AlphaFold.
Perdón por el tocho.
Es muy probable que no haya una "estructura correcta" sino una serie de plegamientos diferentes, en proporción variable que, en conjunto, cumplen su función. Los experimentos para determinar la estructura de las proteínas se basan en cristales que pueden no representar la(s) estructuras predominantes en la célula.
Es cierto que, en muchos casos, estas estructuras cristalizadas o incluso predichas por el ordenador, ayudan a encontrar posiciones particulares, críticas para la actividad, como sitios de unión de cofactores o regiones de interacción con ADN o ARN..., pero la utilidad práctica de conocer las coordenadas X, Y y Z de cada uno de los aminoácidos, en mi opinión, es limitada. En este sentido, los experimentos de análisis de ganancia o pérdida de función basados en el estudio de mutaciones puntuales en la secuencia, nos dan mucha más información útil que la estructura completa en sí: podemos saber qué aminoácidos se pueden cambiar y cuales no, para afectar a la función principal de la proteína (y estimar, por ejemplo, el riesgo de desarrollar una enfermedad) aunque no conozcamos nada de su estructura tridimensional. Hay que pensar que se pueden tardar años en conseguir cristalizar y determinar la estructura de una sola proteína, mientras que manipular la secuencia del gen es cada vez más sencillo. Es más, determinar qué residuos merece la pena probar a cambiar, gracias a la secuenciación masiva de ADN, es también cada vez más fácil.
Respondiendo a #33 (si ha llegado hasta aquí). Desde mi punto de vista, conocer la estructura 3D de cada aminoácido de una proteína (cosa que todavía no consigue esta inteligencia artificial) sirve para intentar deducir el mecanismo íntimo de plegamiento en la célula, pero estamos muy lejos de poder aprovechar ese conocimiento básico. Puede que algún día, en el futuro, podamos utilizar dicho conocimiento para diseñar rutinariamente nuevas estructuras con funciones a medida, pero sería cauto a la hora de crear demasiadas expectativas con AlphaFold.
Perdón por el tocho.
#19:
#8 La verdad es que es una auténtica vergüenza que lo hayan publicado con esos fallos. He explorado un poco las proteínas menganoplásticas y no he encontrado ninguna con sus membranas TARM en la posición correcta, en lugar de mostrarlas en los pliegues del infrapléstor las mostraba o bien en la tira cefálea o directamente no las visualizaba.
Yo también sé inventarme palabras.
Yo también sé inventarme palabras.
Comentarios
Es algo impresionante, ha descubierto más de lo que podemos abarcar para investigar, vamos a necesitar otra ia para que le saque todo el provecho.
#1 Y cuando la tengamos necesitaremos 1000 científicos para revisar los resultados y ponerlos a prueba
#1 eso es un problema grande de la IA. Por dentro pueden ser como una caja negra y puede ser imposible saber que coño ha hecho para llegar a estos resultados.
#1 skynet... eres tu?
en serio, da un poco de miedo...
#1 No ha descubierto, ha supuesto y se lo ha inventado.
El grado de acierto dirá lo meritorio del avance. Pero sólo lo veremos dentro de muchos años.
Ahora lo que hace falta es que no nos autodestruyamos.
Respecto a la IA es, sin lugar a dudas, el mayor invento de la humanidad... y tal vez el más inquietante.
#3 Y seguramente el último.
#5 A pesar de la ironía, creo que no vas descaminado.
#5 si la IA descubre que somos un problema para el resto de especies y el progreso seguramente
#5 Por ese motivo Matrix fue rediseñada así en el apogeo de su civilización. Ha oído bien, su civilización. Porque cuando empezamos a pensar por ustedes, en realidad se convirtió en nuestra civilización y claro, como imaginará es de lo que va todo esto…
#3 podemos preguntarle a una inteligencia artificial qué tenemos que hacer para no autodestruirnos
#35 no hace falta, dejar de pelearnos
#37 y. ¿Cómo consigues eso?
La reostia el payo de El País, que pone todos los links a autocitas.
Hay un premio Nobel que ya tiene el nombre puesto.
#6 Seguro que es el de alguno de los informáticos que programaron la IA
Bien por Google. Revolucionando la ciencia a partir de un modelo de negocio basado en la publicidad.
A mi el artículo me parece un poco exagerado. Todo el que haya lidiado con ML sabe que las fiabilidades son siempre altas... incluso las de los errores. Si bien la base de datos es un innegable paso hacia adelante y puede ser usado cómo prueba preliminar, no se van a poder sacar conclusiones de ningún estudio basado solamente en una base de datos "sintética" como esta.
#0 El artículo de Nature enlazado no es el de la noticia.
#14 Ya, es el primero solo, pero estoy en el teléfono y no me deja entrar en Nótame...
Fantástica noticia.
La clave es esta
Es importante tener en cuenta que AlphaFold no determina la realidad, sino que la predice. Lee la secuencia genética y estima cuál es la forma más probable en la que se configurarán los aminoácidos. La predicción tiene una alta fiabilidad, lo que permite ahorrar mucho tiempo y dinero a los científicos para hacer trabajos teóricos sin necesidad de usar costosos equipos para determinar la estructura real de una proteína hasta que sea absolutamente necesario.
He probado con una que conozco y no sale bien, y no incluye los centros redox.
#4 Dame detalles. Tengo una amiga en Zurich a la que le interesará mucho lo que cuentas.
#7 He buscado una enzima en concreto, la lacasa del hongo Trametes Hirsuta, y la estructura sale con una cola que no tiene. Al no representarse los centros activos ni las posiciones glicosiladas tampoco he podido ver si el folding es correcto... porque le faltan cosas. Aún así, la forma era demasiado globular y algún dominio es diferente al que sale en el Protein Data Bank.
#8 Déjame ver el PDB y te comento.
#10 OK.
#10 #8 Estais en hablando en clave para dar un golpe de estado no?
#17 ¿Hablar en clave? Duckduckgo te hará libre.
#17 Hay un libro de Nick Lane que se llama Oxygen que habla de la importancia de las Laccasas. No se él pero yo sí estoy planeando un golpe de estado. Cuando la estupidez va a acabar con el planeta, paso de la democracia. Seré dictador del mundo en defensa propia.
#21 haces bien!
#17 Dedazo, perdona por el negativo
#8 si
#8 La verdad es que es una auténtica vergüenza que lo hayan publicado con esos fallos. He explorado un poco las proteínas menganoplásticas y no he encontrado ninguna con sus membranas TARM en la posición correcta, en lugar de mostrarlas en los pliegues del infrapléstor las mostraba o bien en la tira cefálea o directamente no las visualizaba.
Yo también sé inventarme palabras.
#19 Ciertamente, se nota que sabes.
#19 Si, yo también he probado con la gensantasa y le faltaban todos los filostros y los beta-forlayos. Una decepción.
#24 Gensantasa es propiedad de Forges.
#54 Aunque entiendo tu postura, ya me dirás de qué sirve una herramienta así si ni siquiera es capa de previsualizar correctamente la concentración de pulfritos en las zonas OEM de las lacásitas Z, H y B.
#24 coincide conmigo.
#55 Esperaremos a los ordenadores cuanticos para que hagan el calculo directamente, eso si, dependera mucho de las condiciones iniciales y tampoco seran predicciones fiables, el impedimento esterico en cadenas laterales quirales puede mandar al traste cualquier calculo ab initio que se base en modelos GAMESS, algo desfasados pero que funcionan en maquinas de Turing clasicas.
Hasta que no llegue AF 3.2.2 Professional, a comernos los mocos.
#56 Mucho me temo que hasta que no superemos la singularidad -si la superamos- no podremos obtener modelos con resoluciones subfisionarias que nos ofrezcan el suficiente detalle retículo-planar como para apreciar las cadenas GEM condicionadas a los glifones rotoplisionarios en su configuración ortomedial, por lo que la conjetura proteíno-babial de A. Dreyss et al. quedará sin demostrar aún unas décadas.
Y aún así eso será solo en la versión para Android, la versión de iOS no permite esos parámetros.
#19 Supongo que estas de broma. Eso o esta noticia te queda un pelin grande. AlphaFold no predice glicosilaciones ni sirve para ver el efecto de mutuaciones puntuales, y muchas estructuras que son intrinsecamente desordenadas en solucion tampoco muestran estructura en AF como es obvio. Pero bueno, esto puede servir como punto de partida o plantilla para los que se dedican a CryoEM o los cristalografos de toda la vida.
#8 ¿Pero entonces Folding@Home ya no tiene sentido? Cuando empezó lo del coronavirus tenía mi ordenador casi todo el día investigando/simulando con este programa...
#22 Claro que tiene sentido. Si hay gente que se tira casi todo el día investigando o simulando con ese programa será que da un servicio.
#22 Folding@Home no es exactamente lo mismo. Si bien puede alcanzar el mismo resultado, lo que pretende es averiguar cómo se pliegan las proteínas, es decir, miran el mecanismo por el que la proteína alcanza su estructura. Esto puede llevar a tener la estructura final a partir de la secuencia, como hace Alphafold, pero Alphafold lo hace comparando secuencias con estructuras conocidas, sin tener en cuenta el mecanismo en sí.
#8 En conclusión...
#8 Trametes Hirsuta
Eso es como lo del Philip Ollas de Bart, no?
#32 https://en.m.wikipedia.org/wiki/Trametes_hirsuta
#4 Es que Alphafold es una extraordinaria utilidad que mejora notablemente a las que había haciendo lo mismo (Rosetta, por ejemplo) pero lo que vende Google es pura propaganda. Alphafold simplemente es una IA entrenada con estructuras de proteínas de rayos X que te predice la estructura a partir de la secuencia, por lo que hay muchísimos detalles, como modificaciones postraduccionales, cambios de estructura por el contexto (pH, temperatura, cofactores), flexibilidad conformacional y demás que es imposible que tenga en cuenta.
A ver si alguien es tan amable de explicar, para un dummie como yo en Bioquímica, por qué es tan importante saber la estructura de una proteína. Mi ignorancia sobre este tema me toca las pelotas y no sé comprender dicha importancia. Cómo conociendo la estructura te lleva a comprender las claves de ciertas enfermedades, como dice el artículo.
#33 Conocer la estructura de una proteína implicada en una enfermedad facilita enormemente diseñar un fármaco que modifique el comportamiento de la proteína para curar una enfermedad. Además te puede permitir, entre otras muchas cosas, comprender por qué una mutación en un punto concreto genera una enfermedad, qué modificaciones postraducionales pueden alterar su funcionamiento, qué otras biomoléculas pueden interaccionar con ella... Y, sobre todo, incrementa nuestro conocimiento, lo que, a la larga permite que surjan nuevas ideas. Muchas veces se ningunea a la investigación básica que no presenta ninguna aplicación directa pero a medio/largo plazo esta investigación es fundamental para que exista desarrollo de aplicaciones reales.
#33 sin ser bioquímico.. creo que este ejemplo es bastante aplicable
Imaginate que tienes que imprimir un trabajo... así que coges un folio cualquiera (la proteína), y lo colocas en la impresora. En este simple ejemplo, se ve que "tu mente" ya ha hecho la selección del tamaño del papel, el gramaje del mismo y si la impresión va a ser horizontal o vertical...etc
Ahora, imaginate que tienes un sistema de impresión "en la otra punta de la larga oficina", donde hay alguien que tiene que meter el papel en una impresora multifunción profesional y de calidad fotográfica, con capacidad de imprimir carteles de cine - y que se ha quedado sin papel para imprimir tu trabajo. Puede que meta un papel A3 cuando tu lo que necesitas es un simple A4, o puede que meta papel fotográfico cuando tu lo que quieres imprimir es un simple resúmen del dossier
Lo que vengo a decir, es que saber la estructura de la proteína, te ayuda a poder utilizar diligentemente dicha proteína para alcanzar un fin optimo
No si si los bioquímicos estarán de acuerdo con el ejemplo
Un saludo
#33 La forma de una proteína determina su función.
Si una proteína se pliega de modo incorrecto, entonces la parte funcional de la proteína podría no unirse de forma adecuada donde se la espera, dejándola completamente inoperante.
En casos extremos, un mal plegado en una medicina, lo convierte en veneno. En esos casos, producir ese medicamento en cantidades industriales debe ser muy cuidadoso.
*En caso de enfermedades por defecto genético alguien de nacimiento, puede producir proteínas mal plegadas y no cumplen su función.
#48 Creo que los científicos pecamos de deterministas en este campo y, por eso, en varias décadas, no hemos sido capaces de encontrar "la formula" que rige el plegamiento de las proteínas. Quizás no existe esa fórmula. Hace 30 años se pensaba que era una cuestión de potencia de cálculo, sin embargo, muy probablemente, la secuencia de aminoácidos no contenga toda la información necesaria para determinar la estructura. Influyen factores como la velocidad de traducción, la fuerza iónica del medio, el pH, la temperatura, etc.
Es muy probable que no haya una "estructura correcta" sino una serie de plegamientos diferentes, en proporción variable que, en conjunto, cumplen su función. Los experimentos para determinar la estructura de las proteínas se basan en cristales que pueden no representar la(s) estructuras predominantes en la célula.
Es cierto que, en muchos casos, estas estructuras cristalizadas o incluso predichas por el ordenador, ayudan a encontrar posiciones particulares, críticas para la actividad, como sitios de unión de cofactores o regiones de interacción con ADN o ARN..., pero la utilidad práctica de conocer las coordenadas X, Y y Z de cada uno de los aminoácidos, en mi opinión, es limitada. En este sentido, los experimentos de análisis de ganancia o pérdida de función basados en el estudio de mutaciones puntuales en la secuencia, nos dan mucha más información útil que la estructura completa en sí: podemos saber qué aminoácidos se pueden cambiar y cuales no, para afectar a la función principal de la proteína (y estimar, por ejemplo, el riesgo de desarrollar una enfermedad) aunque no conozcamos nada de su estructura tridimensional. Hay que pensar que se pueden tardar años en conseguir cristalizar y determinar la estructura de una sola proteína, mientras que manipular la secuencia del gen es cada vez más sencillo. Es más, determinar qué residuos merece la pena probar a cambiar, gracias a la secuenciación masiva de ADN, es también cada vez más fácil.
Respondiendo a #33 (si ha llegado hasta aquí). Desde mi punto de vista, conocer la estructura 3D de cada aminoácido de una proteína (cosa que todavía no consigue esta inteligencia artificial) sirve para intentar deducir el mecanismo íntimo de plegamiento en la célula, pero estamos muy lejos de poder aprovechar ese conocimiento básico. Puede que algún día, en el futuro, podamos utilizar dicho conocimiento para diseñar rutinariamente nuevas estructuras con funciones a medida, pero sería cauto a la hora de crear demasiadas expectativas con AlphaFold.
Perdón por el tocho.
#51 Yo de bioquímica cero. Lo justito para entender el plegado (lo mio en ese tema básico de informática)
Por eso los "dummie" en muchos ámbitos seguimos por aquí.
De vez en cuando alguien se molesta en explicar. Gracias!
Ahora hace falta una IA que nos diga como volver a enterrar todo el carbono que liberamos a todas horas y que estuvo millones de años bajo tierra.
¿Esto no se había conseguido hace dos años AlphaFold: una solución a un gran reto de 50 años en biología [ENG]
AlphaFold: una solución a un gran reto de 50 años ...
deepmind.com#29 Hace un tiempo que existe la IA. Ahora han predicho 200 millones de estructuras tridimensionales y las han hecho públicas.
Muy interesante.
Scaynet....
Hassabis... un pagapensiones de esos que ponen en peligro la sociedad occidental.
#27