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.
