IA en la predicción de proteínas 3D mediante AlphaFold

La predicción tridimensional de las proteínas con una alta aproximación a la conformación real es posible conceptualmente mediante modelos matemáticos según el dogma Anfinsen. Sin embargo, lograrlo es inviable debido a las múltiples conformaciones que añaden complejidad por la paradoja de Levinthal. Una manera de resolver este acertijo es usando modelos de aprendizaje automático a partir de estructuras que ya han sido dilucidadas experimentalmente. El programa AlphaFold permite hacer predicciones de novo a partir de algoritmos de aprendizaje automático. En el presente trabajo se explica en qué consiste esta herramienta, las métricas que se utilizan para interpretar los resultados, alternativas y un ejemplo práctico para aprender a ejecutar una predicción y concluye con los principios de ética y uso de la misma.