Nature es una de las más prestigiosas revistas científicas generales del mundo. Científicos punteros sueñan con publicar en ella. Quienes somos fans de la ciencia pero no tenemos ni la inteligencia, ni la formación, ni los recursos para hacerla activamente solemos tomar las notas del editor y las noticias comentadas que publica como “palabra de Dios”.
El 30 de noviembre del año pasado aparecía en ella una noticia firmada por Ellen Callaway sobre el concurso que se realiza bianualmente desde los años 90, en el cual diversos equipos compiten en la resolución de las estructuras de diversas proteínas, previamente resueltas por el método habitual y laborioso de la difracción de rayos X. Más adelante intento explicar qué es eso de la estructura de una proteína y cómo funciona la difracción de rayos X. La cuestión es que se pide a los concursantes que, a partir de las secuencias de aminoácidos de determinadas proteínas, hagan una predicción de su estructura. Diversas redes de inteligencia artificial han participado junto a equipos de científicos desde 2018. El año pasado, AlphaFold, una red de aprendizaje profundo de Google ganó, al acertar en un porcentaje superior a los demás participantes y cercano al 90 %.
Callaway se exalta en el comentario diciéndonos lo revolucionario del caso y de los avances fundamentales a que dará lugar en el estudio de las proteínas y sus funciones (aunque no cita ninguno en concreto). He de confesar que esta vez, por muchas declaraciones de científicos (muy breves y nada argumentadas) en que se apoye, no puedo estar de acuerdo con Nature y trataré de argumentarlo.
Para ello he de dar un rodeo por lo que son las proteínas y su estructura. Una proteína es una cadena lineal de aminoácidos, pequeñas moléculas con forma de Y. En un brazo de la Y hay un grupo carboxilo (-COO-), de carácter ácido, y en el otro un grupo amino (NH3+), de carácter básico. El palo de la Y es un radical corto distinto para cada tipo de aminoácido y que le confiere propiedades adicionales. De estos radicales los hay hidrófobos (poco solubles en agua), polares sin carga (pueden formar enlaces débiles llamados puentes de hidrógeno con otras moléculas), cargados positivamente (básicos) o cargados negativamente (ácidos). Estas propiedades constituyen el fundamento de la estructura de las proteínas. Estas están constituidas por aminoácidos unidos por enlaces peptídicos que se forman entre el grupo carboxilo de un aminoácido y el amino de otro, sobresaliendo de la cadena los radicales que identifican a cada aminoácido. La secuencia de esta cadena se conoce como estructura primaria de la proteína, estructura altamente flexible debido a que el enlace peptídico permite absolutamente el giro de los aminoácidos y los enlaces simples de los radicales lo mismo. Pero la estructura primaria tiene una sola dimensión, como el ADN. ¿Cómo se pasa de esa unidimensionalidad a la tridimensionalidad, necesaria, entre otras cosas, para que las proteínas puedan cumplir sus funciones? Esto se produce por la interacción de los radicales con el medio y entre sí: los radicales hidrófobos se sitúan en el interior de la estructura, radicales positivos se unen a otros negativos, los polares forman puentes de hidrógeno, el azufre del aminoácido cisteína puede formar puentes disulfuro covalentes entre dos cisteínas… El resultado es una concreta estructura tridimensional complicada y hasta barroca, más cuanto más larga sea la cadena de aminoácidos. Esta estructura viene determinada totalmente por la secuencia de aminoácidos. Pero las proteínas son moléculas grandes formadas por de cientos a miles de aminoácidos y predecir su estructura a partir de su secuencia es tarea dificilísima. De hecho, hasta ahora se ha conseguido en muy pocos casos. En vez de ello, se acude a la interpretación de las imágenes de difracción de rayos X para determinar la estructura de una proteína, sin tener en cuenta su estructura primaria. Los patrones de difracción de haces de rayos X al incidir en la proteína cristalizada permiten inferir esa estructura. Algunos de esos patrones, conseguidos por Rosalind Franklin, permitieron a Watson y Crick resolver la estructura del ADN, dicho sea de paso.
El arma con la que los científicos e ingenieros patrocinados por Google ganaron la contienda es un conjunto de algoritmos de inteligencia artificial, una red de “aprendizaje profundo” a la cual se estuvo entrenando mucho tiempo con diversas estructuras primarias de proteínas de estructura conocida y las estructuras tridimensionales correspondientes, y la idea inicial se debe al científico, actualmente bioinformático, Alfonso Valencia, que tuvo la concepción nuclear de la misma hace 35 años. La idea le vino cuando comparaba proteínas homólogas de especies diversas, al darse cuenta de que un cambio en un aminoácido se complementaba con otro en uno distinto. Combina cálculos con “experiencia” y lo que podríamos llamar “intuición”. Hay que reconocer que es un gran logro técnico que permitirá la mejora en el diseño de fármacos que tengan determinadas proteínas por dianas o prever el efecto de mutaciones puntuales (por el impacto de estas en el plegamiento de las proteínas). Pero de ahí a calificar la cosa de revolucionaria para la ciencia hay un trecho, me parece.
Hay mucha ciencia (e ingeniería) en la inteligencia artificial, ciencia verdaderamente revolucionaria. Pero sus usos en bioquímica no me parecen para nada revolucionarios. No, al menos, como lo fueron los de tecnologías como el microscopio, el telescopio o el microscopio electrónico. También hay mucha ciencia en ellos, la más avanzada de su tiempo: la óptica para el microscopio y el telescopio y la óptica y la cuántica para el microscopio electrónico. Los tres impulsaron, además, grandes avances científicos: el descubrimiento de los microbios, la demostración de la teoría heliocéntrica y el estudio de los astros o la visión de los virus y de la estructura interna de las células, entre otros. Esta IA de Google, ¿impulsará algo comparable en bioquímica? Lo dudo mucho. De hecho, no ha hecho otra cosa que lo mismo que ya hacen los científicos por otros medios, es decir, nada verdaderamente nuevo. Solamente que lo hará con mucha mayor rapidez.
Enero de 2021