{"id":187057,"date":"2025-11-04T11:28:33","date_gmt":"2025-11-04T10:28:33","guid":{"rendered":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/una-herramienta-basada-en-ia-es-capaz-de-predecir-funciones-desconocidas-de-cualquier-proteina\/"},"modified":"2025-11-04T11:28:33","modified_gmt":"2025-11-04T10:28:33","slug":"una-herramienta-basada-en-ia-es-capaz-de-predecir-funciones-desconocidas-de-cualquier-proteina","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/una-herramienta-basada-en-ia-es-capaz-de-predecir-funciones-desconocidas-de-cualquier-proteina\/","title":{"rendered":"Una herramienta basada en IA es capaz de predecir funciones desconocidas de cualquier prote\u00edna"},"content":{"rendered":"

Un equipo liderado por\u00a0Rosa Fern\u00e1ndez, del Instituto de Biolog\u00eda Evolutiva (IBE), un centro mixto del Consejo Superior de Investigaciones Cient\u00edficas y la\u00a0Universidad Pompeu Fabra,\u00a0y\u00a0Ana Rojas, del Centro Andaluz de Biolog\u00eda del Desarrollo (CABD), un centro mixto del CSIC, la\u00a0Junta de Andaluc\u00eda\u00a0y la\u00a0Universidad Pablo de Olavide,\u00a0ha desarrollado una herramienta basada en inteligencia artificial (IA) capaz de predecir la funci\u00f3n desconocida de las prote\u00ednas a partir de secuencias gen\u00f3micas sin una referencia previa, mediante la aplicaci\u00f3n de modelos de lenguaje.<\/p>\n

En cuesti\u00f3n de horas y sin necesidad de un entrenamiento, esta herramienta abierta y de uso libre tiene la capacidad de iluminar la funci\u00f3n de cualquier prote\u00edna oculta en el \u201cproteoma oscuro\u201d (conjunto de prote\u00ednas cuya funci\u00f3n a\u00fan se desconoce).<\/p>\n

Mediante esta novedosa herramienta, llamada FANTASIA (Functional ANnoTAtion based on embedding space SImilArity), el equipo del IBE y el CABD ha analizado cerca de 1.000 genomas animales con una precisi\u00f3n cercana al 100 %, y ha asignado la funci\u00f3n de 24 millones de genes codificantes de prote\u00ednas del proteoma oscuro. FANTASIA es capaz de trabajar con\u00a0Big Data\u00a0para analizar un genoma animal completo en cuesti\u00f3n de horas en un ordenador corriente, o en 30 minutos en un equipo especializado.<\/p>\n

FANTASIA es capaz de trabajar con\u00a0Big Data\u00a0para analizar un genoma animal completo en cuesti\u00f3n de horas en un ordenador corriente, o en 30 minutos en un equipo especializado<\/p>\n

Hoy en d\u00eda se da por hecho que podemos sintetizar insulina para tratar la diabetes, pero esto no ser\u00eda posible sin comprender la funci\u00f3n de esta prote\u00edna esencial para la vida. Igual que la insulina, cada prote\u00edna cumple una funci\u00f3n, y son los genes los encargados de codificarlas, brindando a las c\u00e9lulas el potencial de expresarlas a trav\u00e9s de su maquinaria una y otra vez.<\/p>\n

El genoma de cualquier organismo alberga la f\u00f3rmula para sintetizar cualquiera de sus prote\u00ednas, es decir, su proteoma. Sin embargo, desconocemos la funci\u00f3n de buena parte de los genes que vertebran el \u00e1rbol de la vida.<\/p>\n

En humanos ya se conoce la funci\u00f3n de la mayor\u00eda de las prote\u00ednas \u2014alrededor del 80 – 90 %\u2014, pero en otros mam\u00edferos esa cifra disminuye, y en invertebrados la funci\u00f3n de m\u00e1s de la mitad de las prote\u00ednas sigue siendo un misterio. Aunque es posible leer los miles de millones de letras de su secuencia de ADN codificante, la funci\u00f3n biol\u00f3gica de muchas de esas prote\u00ednas permanece oculta, y con ello se escapan pistas fundamentales sobre la evoluci\u00f3n de las especies, su metabolismo o, incluso, su salud.<\/p>\n

Hasta la fecha, la principal forma de predecir su funci\u00f3n era comparando los genes que las codifican con otros similares en su secuencia gen\u00e9tica, llamados hom\u00f3logos, un m\u00e9todo limitado que deja fuera buena parte de ese universo a\u00fan por explorar.<\/p>\n

\"Una<\/a><\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Una IA espa\u00f1ola descifra el lenguaje secreto de la agregaci\u00f3n de prote\u00ednas<\/h3>\n

<\/p>\n


\n SINC
\n <\/a> <\/p>\n

<\/a><\/p>\n

El proteoma oscuro del \u00e1rbol de la vida<\/h2>\n

En la \u00faltima d\u00e9cada, proyectos punteros en el \u00e1mbito internacional como el Atlas Europeo de Genomas de Referencia (ERGA por sus siglas en ingl\u00e9s), parte del proyecto BioGenoma de la Tierra (EBP por sus siglas en ingl\u00e9s), han logrado generar secuencias de genomas de referencia de miles de animales para la investigaci\u00f3n de la biodiversidad del planeta. Pero acceder a la secuencia que codifica una prote\u00edna no significa entender qu\u00e9 hace.<\/p>\n

Para desvelar la funci\u00f3n de estas prote\u00ednas, las metodolog\u00edas tradicionales (no basadas en IA) comparan los genes que las codifican con secuencias de ADN parecidas, conocidos como genes hom\u00f3logos<\/p>\n

Para desvelar la funci\u00f3n de estas prote\u00ednas, las metodolog\u00edas tradicionales (no basadas en IA) comparan los genes que las codifican con secuencias de ADN parecidas, conocidos como genes hom\u00f3logos. De este modo se\u00a0traduce\u00a0un proteoma nuevo a partir del parecido con los genes codificantes de otras prote\u00ednas ya conocidas. Sin embargo, una gran mayor\u00eda de las prote\u00ednas carecen de hom\u00f3logos de referencia y permanecen ocultas en la\u00a0terra ignota\u00a0del proteoma oscuro.<\/p>\n

\u201cComprender la funci\u00f3n de estos genes gracias a esta nueva herramienta abre una nueva ventana al conocimiento de la biolog\u00eda animal. Nos permitir\u00e1 entender c\u00f3mo surgen las innovaciones evolutivas y qu\u00e9 papel desempe\u00f1an las prote\u00ednas desconocidas en la diversidad y adaptaci\u00f3n de las especies\u201d, explica\u00a0Fern\u00e1ndez, investigadora principal del IBE en elMetazoa\u00a0Phylogenomics and Genome Evolution Lab<\/a>\u00a0y miembro del comit\u00e9 ejecutivo de ERGA.<\/p>\n

En esta l\u00ednea,\u00a0Rojas, que colidera el estudio desde el CABD, subraya que \u201cel uso de modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial nos permite ir m\u00e1s all\u00e1 de la simple comparaci\u00f3n por homolog\u00eda. Estos modelos aprenden directamente de las secuencias gen\u00e9ticas y son capaces de inferir la funci\u00f3n potencial de genes sin equivalentes conocidos, abriendo nuevas posibilidades para explorar el proteoma oscuro\u201d. En este sentido, EBP recomienda el uso de FANTASIA a todos sus colaboradores en la\u00a0p\u00e1gina web del proyecto<\/a>.<\/p>\n

Con los modelos de lenguaje, un tipo espec\u00edfico de aplicaci\u00f3n de IA, por primera vez es posible predecir la funci\u00f3n de una prote\u00edna sin necesidad de comparar la secuencia de sus genes codificantes con la de otros genes conocidos. En lugar de buscar similitudes directas, estos m\u00e9todos traducen las secuencias de ADN en fragmentos y las analiza\u00a0sint\u00e1cticamente, como si fueran frases en un idioma.<\/p>\n

Cada fragmento de la secuencia recibe un valor num\u00e9rico y, con ellos, el sistema construye su propia\u00a0gram\u00e1tica\u00a0para anticipar lo que falta, del mismo modo que un procesador de texto completa oraciones.<\/p>\n

Este\u00a0ChatGPT de las prote\u00ednas\u00a0aprende de miles de ejemplos ya estudiados, identificando qu\u00e9 hace cada prote\u00edna, en qu\u00e9 proceso biol\u00f3gico participa y en qu\u00e9 parte de la c\u00e9lula se encuentra<\/p>\n

Este\u00a0ChatGPT de las prote\u00ednas\u00a0aprende de miles de ejemplos ya estudiados, identificando qu\u00e9 hace cada prote\u00edna, en qu\u00e9 proceso biol\u00f3gico participa y en qu\u00e9 parte de la c\u00e9lula se encuentra (lo que los cient\u00edficos llaman t\u00e9rminos GO, del ingl\u00e9s\u00a0Gene Ontology). Con esa informaci\u00f3n, cada prote\u00edna se convierte en un vector num\u00e9rico, una especie de huella digital matem\u00e1tica que resume sus caracter\u00edsticas. Gracias a estos vectores, FANTASIA puede analizar nuevas secuencias de ADN y predecir su funci\u00f3n con gran precisi\u00f3n, abriendo la puerta a descubrimientos que antes parec\u00edan inalcanzables. Y lo hace con miles de prote\u00ednas a la vez.<\/p>\n

\u201cFANTASIA es un\u00a0software\u00a0abierto y f\u00e1cil de usar para usuarios sin experiencia en programaci\u00f3n. Incluye modelos ya entrenados, por lo que se acoge a los principios de sostenibilidad y puede usarse sin necesidad de acceso a superordenadores\u201d, comenta Gemma Mart\u00ednez Redondo, estudiante de doctorado del IBE y primera autora del estudio.<\/p>\n

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Arrojar luz sobre la \u201cbiolog\u00eda oscura\u201d<\/h2>\n

Descubrir las funciones que cumplen las prote\u00ednas de un organismo es crucial para descifrar la evoluci\u00f3n de los genomas y la complejidad de la vida, por lo que este nuevo modelo de lenguaje podr\u00eda impulsar el conocimiento de la comunidad cient\u00edfica en este campo, pero tambi\u00e9n en el estudio de la biodiversidad y la salud global.<\/p>\n

\u201cFANTASIA es un generador de hip\u00f3tesis: esta herramienta arroja luz en la oscuridad, puesto que es impensable estudiar todos los genes uno a uno de cada organismo. Ahora, ser\u00e1 m\u00e1s f\u00e1cil dirigir los esfuerzos para investigar en profundidad la funci\u00f3n de las prote\u00ednas. Esto puede ser muy \u00fatil en el \u00e1mbito farmac\u00e9utico, identificando dianas terap\u00e9uticas, por ejemplo,\u201d comenta\u00a0Fern\u00e1ndez.<\/p>\n

El estudio ya ha revelado prote\u00ednas ocultas de tard\u00edgrados, cten\u00f3foros y micrognatozoos, tres filos invertebrados poco conocidos cuyo proteoma sigue estando oculto en su mayor parte.<\/p>\n

\u201cEn la biolog\u00eda evolutiva, el cambio, la p\u00e9rdida o la ganancia de la funci\u00f3n de prote\u00ednas en los diferentes organismos cuentan la historia de la evoluci\u00f3n de su filo o especie. Puede indicarnos c\u00f3mo se adapt\u00f3 un organismo a un nuevo medio, de qu\u00e9 se alimentaba o por qu\u00e9 dej\u00f3 de necesitar ciertas herramientas de su genoma, entre muchas otras\u201d, a\u00f1ade\u00a0Fern\u00e1ndez.<\/p>\n

La herramienta de IA desarrollada se encuentra a disposici\u00f3n de cualquier grupo de investigaci\u00f3n en el mundo, con el potencial para iluminar la investigaci\u00f3n gen\u00f3mica y prote\u00f3mica virtualmente en cualquier \u00e1mbito de aplicaci\u00f3n<\/p>\n

La herramienta de IA desarrollada se encuentra a disposici\u00f3n de cualquier grupo de investigaci\u00f3n en el mundo, con el potencial para iluminar la investigaci\u00f3n gen\u00f3mica y prote\u00f3mica virtualmente en cualquier \u00e1mbito de aplicaci\u00f3n.<\/p>\n

\u201cSabemos que otros grupos de investigaci\u00f3n a nivel internacional ya est\u00e1n utilizando FANTASIA en sus investigaciones, y estamos viendo que no solamente funciona en animales, sino tambi\u00e9n en plantas, virus, hongos o protistas. El potencial para descubrir nuevos genes que revolucionen la biotecnolog\u00eda, la medicina o la conservaci\u00f3n de la biodiversidad no tiene l\u00edmite\u201d, concluye\u00a0Fern\u00e1ndez.\u00a0 \u201cLas posibilidades de los m\u00e9todos que usamos en esta herramienta son enormes para completar el conocimiento sobre funciones alternativas de prote\u00ednas conocidas, es como descifrar su gram\u00e1tica\u201d, puntualiza\u00a0Rojas.<\/p>\n

Referencia:<\/p>\n

Mart\u00ednez-Redondo, G. I., \u00abFANTASIA leverages language models to decode the functional dark proteome across the animal tree of life\u00bb.\u00a0Communications biology<\/a>.\u00a0<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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