Este trabajo, publicado en la revista Nanoscale, reúne a ingenieros y microbiólogos. Centraron sus esfuerzos en una proteína viral específica, esencial para los virus. Esta proteína, llamada de fusión, actúa como una llave que permite al virus adherirse a la célula y luego fusionarse con ella para penetrar (explicación al final del artículo).
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Frente a la arquitectura detallada de esta gran proteína, los investigadores recurrieron a la inteligencia artificial. Las simulaciones a escala molecular permitieron analizar miles de interacciones posibles entre los aminoácidos que la componen. Un algoritmo y técnicas de aprendizaje automático aislaron posteriormente la conexión más importante para el éxito de la infección.
La siguiente etapa consistió en verificar esta predicción en el laboratorio. Modificando genéticamente el virus para alterar ese único aminoácido identificado, los experimentos confirmaron que el patógeno se volvía incapaz de fusionarse con las membranas celulares. La infección se detenía en seco, validando el papel central de esta interacción.
Este método que combina simulaciones y experimentación representa un ahorro de tiempo considerable. Como explica Jin Liu, profesor y autor correspondiente, probar cada interacción en el laboratorio llevaría meses, incluso años. El trabajo computacional guía eficazmente la investigación hacia los objetivos más prometedores.
Aunque este descubrimiento es alentador, también plantea nuevas preguntas. Los científicos buscan ahora comprender cómo un cambio tan localizado influye en la estructura global de la gran proteína de fusión. Prosiguen sus simulaciones para aclarar estos mecanismos a mayor escala.
Las proteínas de fusión: la llave de entrada de los virus
Los virus no pueden reproducirse por sí solos. Deben entrar absolutamente en una célula huésped para desviar su maquinaria y producir nuevas copias de sí mismos. Para ello, muchos virus, como los del herpes, la gripe o el VIH, utilizan proteínas especiales en su superficie llamadas proteínas de fusión.
Estas proteínas actúan como mecanismos elaborados de reconocimiento y apertura. En un primer momento, se unen a receptores específicos situados en la membrana de la célula objetivo. Esta unión desencadena luego un cambio mayor en la forma de la proteína viral.
Este cambio de conformación es la etapa decisiva. Permite que la membrana del virus y la de la célula se acerquen extremadamente y luego se fusionen. Una vez lograda esta fusión, el material genético del virus puede inyectarse dentro de la célula, iniciando la infección.
Comprender la estructura y el funcionamiento preciso de estas proteínas es, por tanto, un reto importante. Bloquear su acción, ya sea impidiendo la unión inicial o perturbando el cambio de forma, constituye una potente estrategia antiviral para neutralizar el virus incluso antes de que penetre.
La inteligencia artificial al servicio de la biología
La biología moderna genera cantidades astronómicas de datos, en particular sobre la estructura de moléculas como las proteínas. Analizar manualmente todas las interacciones posibles entre los miles de átomos que las componen es una tarea casi imposible. Ahí es donde intervienen la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático.
Estas tecnologías informáticas pueden entrenarse para reconocer patrones y hacer predicciones. En el caso de este estudio, los investigadores crearon primero un modelo informático detallado de la proteína viral. Los algoritmos examinaron luego todas las fuerzas y uniones entre sus diferentes aminoácidos.
El aprendizaje automático permitió procesar esta masa de datos para identificar qué interacciones eran las más estables o las más determinantes para la función de la proteína. Así pudo 'aprender' a distinguir el 'ruido de fondo' de las conexiones realmente esenciales para el proceso de infección.
Este enfoque transforma la investigación. En lugar de proceder por ensayo y error, largo y costoso en el laboratorio, los científicos pueden ahora utilizar la IA para apuntar rápidamente a los elementos más prometedores para probar experimentalmente, acelerando así considerablemente el ritmo de los descubrimientos.