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【introducción】además del diseño de proteínas y el descubrimiento de fármacos, un artículo reciente publicado en nature ha descubierto nuevos usos para grandes modelos biológicos como alphafold, revelando las relaciones biológicas y la historia evolutiva.

en julio de este año, el equipo esmfold, disuelto por meta, comenzó de nuevo con éxito y lanzó su último gran modelo de ciencias biológicas, esm3, con el lema "usando un modelo de lenguaje para simular 500 millones de años de evolución".

dirección del artículo: https://evolutionaryscale-public.s3.us-east-2.amazonaws.com/research/esm3.pdf

este uso fue rápidamente captado con entusiasmo por los biólogos.

en muchos trabajos publicados recientemente, los científicos están utilizando modelos como alphafold y esmfold para volver a dibujar el linaje del virus y explorar algunas "afinidades" sorprendentes.

estos resultados no sólo pueden revelar la historia evolutiva de las familias de virus, sino que también nos permitirán afrontar mejor los riesgos bioquímicos futuros.

utilizando métodos tradicionales, los científicos necesitarían comprender la evolución viral basándose en los resultados de las comparaciones del genoma.

sin embargo, en comparación con los mamíferos, se puede decir que la velocidad de evolución de los virus es tan rápida como un rayo. especialmente para los virus cuyos genes están compuestos de arn, la cantidad y la complejidad de los genomas que deben compararse aumentarán rápidamente.

además, la evolución de los virus no sólo proviene de mutaciones genéticas, sino que también pueden adquirir material genético de otros organismos, lo que dificulta identificar las "relaciones relativas" de los virus. secuencias genéticas que parecen muy diferentes pueden ocultar relaciones muy profundas y distantes entre virus.

en comparación con los genes virales, la forma o estructura de las proteínas que codifican tienden a cambiar más lentamente. sin embargo, joe grove, virólogo molecular de la universidad de glasgow en el reino unido, dijo que antes de la aparición de herramientas como alphafold, incluso los genes virales. la estructura proteica de toda la familia de virus fue muy lenta. la investigación y la comparación son difíciles de completar utilizando métodos tradicionales.

un artículo reciente publicado por grove y su equipo en nature utilizó el poder de grandes modelos para revelar la historia evolutiva de la familia flaviviridae a través de la estructura de las glicoproteínas.

dirección del artículo: https://www.nature.com/articles/s41586-024-07899-8

los flavivirus incluyen el virus de la hepatitis c, el virus del dengue y el virus del zika, así como algunos patógenos animales importantes, así como especies que pueden representar nuevas amenazas para la salud humana.

cómo entran los virus a las células

desde que se generalizó la vacunación, la hepatitis c se ha convertido en una enfermedad infecciosa con la que estamos menos familiarizados, pero este virus todavía causa cientos de miles de muertes cada año.

si queremos desarrollar una vacuna contra la hepatitis c más eficaz, debemos comprender de qué proteínas depende el flavivirus para ingresar a las células (incluidas las glicoproteínas). estas proteínas también determinan qué huéspedes puede infectar el virus.

si solo los estudias y comparas a nivel de secuencia, encontrarás que las proteínas de cada virus son tan diferentes que es difícil encontrar conexiones significativas. pero si utilizamos la función de predicción de la estructura de las proteínas de grandes modelos biológicos, este problema se resolverá fácilmente.

los investigadores utilizaron el modelo alphafold 2 de deepmind y la herramienta de predicción de estructuras esmfold desarrollada por meta para generar más de 33.000 estructuras predichas para 458 proteínas de flavivirus.

predicción estructural de la glicoproteína del virus de la hepatitis c.

la razón por la que se utilizan los modelos alphafold y esmfold se debe a una diferencia esencial entre los dos.

la entrada de alphafold depende de múltiples secuencias de proteínas similares, pero esmfold es diferente. es un "modelo de lenguaje de proteínas" entrenado en decenas de millones de secuencias de proteínas. solo puede aceptar secuencias retrasadas como entrada, por lo que es muy adecuado. -análisis en profundidad de los virus más "misteriosos".

las predicciones de estas estructuras han llevado a los investigadores a descubrir algunas conexiones inesperadas. algunos parientes de los flavivirus aparentemente no relacionados también pueden usar proteínas similares como "llaves" para ingresar a las células.

por ejemplo, el sistema de infección celular utilizado por la hepatitis c es muy similar al de los pestivirus, incluida la peste porcina más clásica y otros patógenos animales.

las herramientas auxiliares de la ia también pueden decirnos que el "sistema de entrada" utilizado por la hepatitis c y el pestivirus es muy diferente al de otros virus. a grove también le resulta difícil explicarlo: "en el caso de la hepatitis c y sus parientes, no sabemos de dónde viene su sistema de entrada. puede ser que estos virus se hayan inventado hace mucho tiempo".

obtenga proteínas 'pirateadas' de bacterias

además de los pestivirus, la estructura predicha también ayudó a los flavivirus a encontrar dos "parientes": el virus del zika y el virus del dengue. sus proteínas de entrada parecen tener el mismo origen; además, los flavivirus parecen "robarles" una enzima a las bacterias; como si fuera suyo.

predecir la estructura de las proteínas del virus del dengue utilizando colabfold – alpahfold2

anteriormente, el equipo de mary petrone, viróloga de la universidad de sydney, también descubrió un comportamiento de "robo" similar en un extraño flavivirus.

"el robo de genes puede haber desempeñado un papel más determinante en la evolución de los flavivirus de lo que se pensaba anteriormente", dijo.

david moi, biólogo computacional de la universidad de lausana en suiza, también señala que la investigación de flavivirus es sólo la punta del iceberg cuando se considera el potencial sin explotar de las herramientas asistidas por ia.

con la ayuda de la inteligencia artificial, se puede reescribir la historia evolutiva de otros virus e incluso de muchos organismos celulares.

"volveremos a contar sus historias con una nueva generación de herramientas. ahora que podemos ver más allá, es necesario actualizar la historia evolutiva de todos estos organismos".

entre los muchos misterios sin resolver en las ciencias biológicas, la enorme energía que desprende la ia nos permite ver el amanecer de las respuestas y también nos hace esperar con ansias el día en que se reescriba la historia.