En un esfuerzo por anticiparse a futuras pandemias, NVIDIA se une a un consorcio de organizaciones de investigación global para lanzar datos estructurales 3D de complejos proteicos de más de 2,800 virus. Este emprendimiento, colaborativo con Google DeepMind y el Instituto Europeo de Bioinformática del Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL-EBI), ofrece estos datos a través de la base de datos AlphaFold, disponible abiertamente para científicos de todo el mundo.
La creación de esta base de datos es producto del uso del modelo de inteligencia artificial AlphaFold2 de Google DeepMind, optimizado con NVIDIA BioNeMo Inference Runtime. Esta integración permitió escalar de manera significativa el proceso de inferencia, logrando predecir los complejos proteicos codificados dentro de cada virus. «Nuestro objetivo siempre ha sido democratizar el acceso a la biología fundamental a gran escala», comentó Risha Patel, gestor de asociaciones en ciencias de la vida para Google DeepMind.
NVIDIA, comprometido con este esfuerzo, también ha liberado abiertamente su BioNeMo Structure Prediction Pipeline, una herramienta acelerada por GPU que permite a los investigadores generar estructuras 3D a partir de secuencias de proteínas.
La urgencia de tales preparativos es palpable. Según el Centro para el Desarrollo Global, existe una probabilidad cercana al 50% de enfrentar una pandemia tan grave como la COVID-19 para el año 2050. Ante esta amenaza, Joe Grove, profesor de virología molecular, destaca la importancia de «acumular conocimiento de antemano».
Significativamente, alrededor del 30% de las interacciones proteicas añadidas a esta base son totalmente nuevas para la ciencia, brindando formas de interacción jamás documentadas en el Banco de Datos de Proteínas. Este es un punto de inflexión para la comunidad científica, que ahora tiene a su alcance una herramienta invaluable para generar nuevas hipótesis y explorar interacciones complejas entre proteínas.
Históricamente, la determinación de estructuras proteicas era un proceso laborioso y costoso. Sin embargo, con la optimización conocida de AlphaFold2 mediante NVIDIA BioNeMo, el tiempo de predicción se reduce a minutos, pudiendo ejecutarse en masa. Este proyecto ha recorrido sistemáticamente las estructuras proteicas de familias virales que afectan a los humanos, desde virus del resfriado común hasta amenazas emergentes.
La colaboración agrupa a entes como la Coalición para Innovaciones en Preparación para Epidemias, universidades y centros de investigación de renombre mundial. Este lanzamiento coincide con una asamblea de la ONU sobre prevención y preparación ante pandemias, que tiene lugar esta semana en New York.
Jo McEntyre de EMBL-EBI subraya la importancia de abrir el acceso a estos datos, particularmente para fortalecer la respuesta a virus menos estudiados y disminuir barreras para científicos en entornos con recursos limitados.
Finalmente, el valor de esta base de datos radica en su capacidad para permitir que la próxima generación de investigadores trabaje con acceso a datos estructurales de alta calidad, acelerando con ello el avance de la ciencia fundamental. En palabras de Grove, «este conjunto de datos es una herramienta poderosa para todos los investigadores actuales, proporcionando datos estructurales de alta calidad que van a acelerar la ciencia fundamental».
Fuente: Zona de blogs y prensa de Nvidia
