AlphaFold

AlphaFold
Información general
Tipo de programa	Modelo de inteligencia artificial Predicción de la estructura de las proteínas
Desarrollador	Google DeepMind
Modelo de desarrollo	Código abierto
Lanzamiento inicial	2018
Licencia	Apache 2.0 License
Información técnica
Programado en	Python
Versiones
Última versión estable	2.3.25 de abril de 2023
Enlaces
Sitio web oficial Repositorio de código
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AlphaFold es un programa de inteligencia artificial (IA) desarrollado por DeepMind de Alphabet que realiza predicciones de la estructura de las proteínas^[1]​ mediante el sistema de aprendizaje profundo.^[2]​La primera versión de AlphaFold, conocida como AlphaFold 1, obtuvo el primer lugar en la clasificación general de la 13.ª edición de la competición CASP (Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction, 'evaluación crítica de técnicas para la predicción de la estructura de proteínas') en diciembre de 2018. El programa se destacó particularmente en las predicciones de estructuras para las que no existían modelos previos,^{[n. 1]}​ consideradas por los organizadores de la competición como las más difíciles.

AlphaFold 2, versión desarrollada en 2020, volvió a ganar la competición CASP en noviembre de 2020,^[3]​ con predicciones mucho más exactas que las de cualquier otro programa.^[2]​ En alrededor de dos tercios de las proteínas, AlphaFold 2 obtuvo una puntuación superior a 90 en la prueba de distancia global (GDT), que compara las predicciones de los programas con las estructuras determinadas experimentalmente; una puntuación de 100 denota una coincidencia completa.^[2]​^[4]​

Los resultados de AlphaFold 2 en CASP han sido calificados como «asombrosos»^[5]​ y «transformadores».^[6]​ Aunque la exactitud de las predicciones no es lo suficientemente alta en un tercio de los casos y el programa no revela ninguna información sobre el mecanismo del plegamiento de las proteínas,^[7]​^[8]​ el logro técnico ha recibido un reconocimiento generalizado.

El 15 de julio de 2021, Nature publicó un artículo sobre AlphaFold2 junto con software de código abierto y una base de datos de búsqueda de proteomas de varias especies.^[9]​^[10]​^[11]​^[12]​

1. ↑ «AlphaFold». Deepmind (en inglés). Consultado el 30 de noviembre de 2020. 
2. ↑ ^{a b c} «DeepMind's protein-folding AI has solved a 50-year-old grand challenge of biology». MIT Technology Review (en inglés). Consultado el 30 de noviembre de 2020. 
3. ↑ Shead, Sam (30 de noviembre de 2020). «DeepMind solves 50-year-old 'grand challenge' with protein folding A.I.» (en inglés). p. CNBC. Consultado el 30 de noviembre de 2020. 
4. ↑ Service, Robert F. (2020-11-30 30). «‘The game has changed.’ AI triumphs at solving protein structures». Science (en inglés). 
5. ↑ AlQuraishi, Mohammed (30 de noviembre de 2020). «CASP14 scores just came out and they’re astounding». twitter (en inglés). 
6. ↑ Callaway, Ewen (30 de noviembre de 2020). «'It will change everything': DeepMind's AI makes gigantic leap in solving protein structures». Nature (en inglés) 588 (7837): 203-204. Bibcode:2020Natur.588..203C. PMID 33257889. doi:10.1038/d41586-020-03348-4. 
7. ↑ Stephen Curry, No, DeepMind has not solved protein folding, Reciprocal Space (blog), 2 de diciembre de 2020
8. ↑ Balls, Phillip (9 de diciembre de 2020). «Behind the screens of AlphaFold». Chemistry World (en inglés). 
9. ↑ Jumper, John; Evans, Richard; Pritzel, Alexander; Green, Tim; Figurnov, Michael; Ronneberger, Olaf; Tunyasuvunakool, Kathryn; Bates, Russ et al. (15 de julio de 2021). «Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold». Nature (en inglés) 596 (7873): 583-589. PMC 8371605. PMID 34265844. doi:10.1038/s41586-021-03819-2.  Se sugiere usar |número-autores= (ayuda)
10. ↑ «GitHub - deepmind/alphafold: Open source code for AlphaFold.». GitHub (en inglés). Consultado el 24 de julio de 2021. 
11. ↑ «AlphaFold Protein Structure Database». alphafold.ebi.ac.uk. Consultado el 24 de julio de 2021. 
12. ↑ Bourne P.E.; Draizen E.J,; Mura C. (2022). «The curse of the protein ribbon diagram.». PLoS Biology 20 (12): e3001901. doi:10.1371/journal.pbio.3001901. Consultado el 30 de enero de 2023. 

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