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  • El consumo elevado de proteínas no es saludable, concluye una revisión científica

    El consumo elevado de proteínas no es saludable, concluye una revisión científica

    Una revisión de 350 estudios científicos publicada este viernes por la revista Cell concluyó que consumir proteínas en exceso no representa un beneficio para la mayoría de las personas y, por el contrario, podría afectar la salud y acelerar procesos relacionados con el envejecimiento.

    La investigación sostiene que una restricción moderada del consumo de proteínas favorece el metabolismo, mejora la respuesta de las células a los nutrientes, disminuye la inflamación, reduce el daño celular y contribuye a preservar el funcionamiento saludable del organismo, factores asociados con una mayor esperanza de vida.

    «Las proteínas aportan beneficios al crecimiento muscular y a la respuesta al ejercicio de las personas activas, pero la mayoría de personas llevan una vida sedentaria y consumen más proteínas de las que necesitan, lo cual es negativo para su salud», explicó Dudley Lamming, investigador de la Universidad de Wisconsin-Madison y uno de los autores del estudio.

    Los investigadores señalan que uno de los mecanismos detrás de estos beneficios es el aumento de una hormona denominada factor de crecimiento fibroblástico 21 (FGF21), cuyos niveles se incrementan cuando la ingesta de proteínas disminuye. Esta hormona favorece un mayor gasto energético, mejora el control de la glucosa en la sangre y reduce los procesos inflamatorios.

    La revisión también identifica tres aminoácidos —metionina, isoleucina y valina— cuyo consumo elevado podría incrementar el riesgo de obesidad, inflamación y enfermedades asociadas con el envejecimiento, entre ellas algunos tipos de cáncer.

    «Estos estudios nos vienen a decir que el exceso de proteína que consumen las personas sedentarias puede tener consecuencias negativas para su salud», afirmó Lamming.

    No obstante, los autores aclaran que una dieta rica en proteínas continúa siendo recomendable para determinados grupos de población, como deportistas, mujeres embarazadas, niños en etapa de crecimiento y adultos mayores de 65 años. En estos casos, el mayor consumo ayuda al desarrollo muscular o a prevenir la pérdida de masa muscular relacionada con la edad.

    Respecto a las cantidades recomendadas, el estudio recuerda que la referencia general es consumir 0.8 gramos de proteína por kilogramo de peso corporal al día. Así, una persona de 65 kilogramos debería ingerir aproximadamente 52 gramos diarios. Para los mayores de 65 años, la recomendación aumenta a entre 1 y 1.2 gramos por kilogramo para reducir el riesgo de sarcopenia, mientras que un ensayo clínico citado por la investigación encontró que quienes consumían 1.2 gramos por kilogramo registraban un 40 % menos de pérdida muscular que aquellos que ingerían 0.8 gramos.

    Los investigadores consideran que las recomendaciones oficiales vigentes en Estados Unidos, que oscilan entre 1.2 y 1.6 gramos por kilogramo de peso corporal al día, podrían ser demasiado elevadas para la población en general y plantean que las futuras guías nutricionales deberían adaptarse a factores como la edad y el nivel de actividad física. «Probablemente debamos personalizar las recomendaciones sobre el consumo de proteínas basándonos no solo en la edad, sino también en el nivel de actividad física de las personas», concluyó Lamming.

  • Raygun, una herramienta de IA capaz de rediseñar proteínas sin sacrificar su función

    Raygun, una herramienta de IA capaz de rediseñar proteínas sin sacrificar su función

    Un equipo de científicos de la Facultad de Medicina de la Universidad de Duke, en Estados Unidos, desarrolló un sistema de inteligencia artificial capaz de rediseñar proteínas sin afectar su estructura ni su función biológica, un avance que podría impulsar nuevas aplicaciones en biotecnología, terapia génica y desarrollo de medicamentos.

    La herramienta, denominada Raygun, fue presentada inicialmente en 2024, pero sus detalles técnicos fueron publicados ahora en la revista científica Nature. Según los investigadores, el método permite crear versiones más cortas, más largas o altamente modificadas de las proteínas, conservando sus propiedades esenciales.

    Las proteínas desempeñan un papel fundamental en el funcionamiento de los organismos vivos, ya que participan en la mayoría de los procesos celulares y son indispensables para el desarrollo y regulación de tejidos y órganos. Están formadas por largas cadenas de aminoácidos cuya secuencia determina la estructura tridimensional y la función de cada proteína.

    A diferencia de otros métodos que diseñan proteínas completamente nuevas, Raygun aprovecha modelos de lenguaje de proteínas, sistemas de inteligencia artificial entrenados con millones de secuencias naturales para reconocer patrones relacionados con la estructura y el comportamiento de estas moléculas.

    Uno de los autores del estudio, Rohit Singh, explicó que existe un «lenguaje» que determina cómo la secuencia de aminoácidos define la estructura y función de una proteína, aunque reconoció que ese proceso aún no es comprendido completamente por la comunidad científica. Los modelos de IA aprenden esos patrones y los utilizan para predecir y rediseñar proteínas de manera más precisa.

    El sistema transforma cada proteína en una representación matemática estandarizada, lo que le permite compararlas, expandirlas, reducirlas o modificarlas sin perder características estructurales ni sitios funcionales importantes. Las pruebas realizadas demostraron que las proteínas generadas mediante este método conservaron la integridad prevista y mantuvieron su capacidad funcional.

    Los investigadores también validaron el funcionamiento de Raygun en células vivas. Entre los experimentos realizados destacan pruebas con proteínas fluorescentes utilizadas en técnicas de obtención de imágenes, enzimas esenciales para distintas funciones celulares y variantes del factor de crecimiento epidérmico, una proteína relacionada con la cicatrización de heridas y con procesos de crecimiento celular frecuentemente alterados en diversos tipos de cáncer.

    Los autores consideran que esta tecnología podría facilitar el diseño de herramientas más eficientes para la terapia génica, la investigación biomédica y la biotecnología, además de aportar nuevos conocimientos sobre la evolución natural de las proteínas. Este avance se suma a otros desarrollos recientes de inteligencia artificial en este campo, como AlphaFold de Google, ESMFold de Meta y una estrategia creada por investigadores de la Universidad de Washington para diseñar proteínas mediante técnicas originalmente desarrolladas para jugar ajedrez.