Mitocondrias: una IA predice miles de socios proteicos
· Redacción de BehindLines
Investigadores de Texas A&M AgriLife Research han utilizado una herramienta de inteligencia artificial para cartografiar los socios probables de las proteínas de las mitocondrias, esas estructuras que suministran la energía de las células humanas. Según Phys.org y el servicio de prensa AgriLife Today, los resultados aparecieron en la revista Nature Communications con el título «The predicted interactome of the human mitochondrial proteome».
Una herramienta de predicción desviada de su uso
Según AgriLife Today, se conocen unas 1.100 proteínas en las mitocondrias humanas y la función de muchas sigue siendo desconocida. Las mutaciones que afectan a cerca del 30 % de ellas se han asociado a enfermedades, entre ellas cánceres, la enfermedad de Parkinson, la enfermedad de Alzheimer y trastornos metabólicos hereditarios raros.
El equipo recurrió a AlphaFold-Multimer, herramienta que Google DeepMind presentó en 2022 para predecir la forma que adoptan proteínas asociadas. Según AgriLife Today, revisó 630.003 pares posibles. El método se había probado primero con proteínas de la vía del cobre mitocondrial; el primer autor, Abhinav Swaminathan, investigador del laboratorio de Vishal Gohil, indica que «funcionó muy bien», lo que llevó a extenderlo a todas las proteínas.
Lo que revela la cartografía
El cribado señaló 2.895 interacciones verosímiles, de las cuales más de la mitad nunca se habían comunicado, según AgriLife Today. Phys.org precisa que también atribuyó a 85 proteínas hasta entonces no caracterizadas sus primeros socios probables, lo que da pistas sobre su papel.
Estas predicciones fueron seguidas de unos dos años de trabajo de laboratorio, según AgriLife Today: varias asociaciones anunciadas se confirmaron en células de levadura y células humanas, con la participación de investigadores de la Universidad Washington en San Luis. El comunicado no precisa cuántas predicciones se probaron ni qué parte se confirmó.
Un recurso abierto, límites claros
Las predicciones se ponen a disposición gratuitamente en línea con el nombre de MitoMatch, para que otros laboratorios puedan buscar los socios probables de las proteínas que estudian.
Los autores se muestran prudentes. Conocer la función de una proteína es necesario antes de poder tratar las enfermedades que se le asocian, y las interacciones predichas por ordenador deben verificarse mediante experimentos. Abhinav Swaminathan precisa que el laboratorio es «tradicional», de bioquímica y genética, y no un laboratorio de IA, y que los tratamientos para las enfermedades ligadas a las mitocondrias podrían estar aún lejanos. El equipo prosigue las pruebas con otros investigadores.