{"id":93656,"date":"2025-04-04T08:28:34","date_gmt":"2025-04-04T07:28:34","guid":{"rendered":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/la-ia-y-la-cuantica-ayudan-a-descubrir-peptidos-para-la-limpieza-de-microplasticos\/"},"modified":"2025-04-04T08:28:34","modified_gmt":"2025-04-04T07:28:34","slug":"la-ia-y-la-cuantica-ayudan-a-descubrir-peptidos-para-la-limpieza-de-microplasticos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/la-ia-y-la-cuantica-ayudan-a-descubrir-peptidos-para-la-limpieza-de-microplasticos\/","title":{"rendered":"La IA y la cu\u00e1ntica ayudan a descubrir p\u00e9ptidos para la limpieza de micropl\u00e1sticos"},"content":{"rendered":"

Los micropl\u00e1sticos, part\u00edculas de pl\u00e1stico de menos de 5 mm, son contaminantes que se encuentran ya en todas partes<\/a>, desde la leche materna hasta la nieve ant\u00e1rtica. Un equipo liderado por Fengqi You<\/a>, de la Universidad de Cornell (EE UU), ha utilizado una serie de herramientas para identificar p\u00e9ptidos capaces de capturar y retener estas diminutas part\u00edculas, que podr\u00edan utilizarse para eliminarlas de diversos entornos<\/a>.<\/p>\n

Los p\u00e9ptidos son cadenas de amino\u00e1cidos con funciones espec\u00edficas y secuenciables, que pueden destruir los micropl\u00e1sticos al unirse a su superficie y facilitar las reacciones qu\u00edmicas que los descomponen. Sin embargo, no se han identificado aglutinantes pept\u00eddicos para muchos pl\u00e1sticos, y su creaci\u00f3n supone un reto debido a la falta de datos sobre la adsorci\u00f3n de estos materiales.<\/p>\n

Los p\u00e9ptidos pueden destruir los micropl\u00e1sticos al unirse a su superficie y facilitar las reacciones qu\u00edmicas que los descomponen<\/p>\n

El estudio, publicado en Science Advances<\/a>, presenta los resultados de un m\u00e9todo que combina modelos generativos de IA, entrenados para predecir las propiedades de los p\u00e9ptidos, con computaci\u00f3n cu\u00e1ntica, que mejora sus dise\u00f1os para pl\u00e1sticos espec\u00edficos. Esta t\u00e9cnica permite explorar r\u00e1pidamente una amplia variedad de secuencias de amino\u00e1cidos y acelerar el descubrimiento de nuevos p\u00e9ptidos en comparaci\u00f3n con el proceso iterativo de prueba y error.<\/p>\n

\u201cLos cient\u00edficos no disponen de los conjuntos de datos necesarios para trabajar con p\u00e9ptidos dirigidos a micropl\u00e1sticos del mismo modo que lo hacen para algunas aplicaciones m\u00e9dicas, y ah\u00ed es donde entra en juego la cu\u00e1ntica\u201d, explica Fengqi You, catedr\u00e1tico Roxanne E. y Michael J. Zak de Ingenier\u00eda de Sistemas Energ\u00e9ticos en Cornell.<\/p>\n

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

IA con la cu\u00e1ntica como refuerzo<\/h2>\n

\u201cEn esencia, abordamos el descubrimiento de p\u00e9ptidos adecuados para limpiar micropl\u00e1sticos como un problema de IA, pero utilizamos la cu\u00e1ntica como un refuerzo. Esta tecnolog\u00eda puede evaluar simult\u00e1neamente una gran cantidad de posibles secuencias de amino\u00e1cidos, algo que no es viable con la computaci\u00f3n cl\u00e1sica\u201d, dice You.<\/p>\n

Seg\u00fan comenta el autor principal a SINC, \u201cla computaci\u00f3n cu\u00e1ntica explora de manera eficiente el vasto espacio combinatorio de las secuencias pept\u00eddicas, mientras que la IA orienta esta b\u00fasqueda al identificar regiones prometedoras a partir de las relaciones aprendidas entre la estructura del p\u00e9ptido y su afinidad de uni\u00f3n. Al combinar ambas tecnolog\u00edas, es posible descubrir con mayor rapidez p\u00e9ptidos optimizados para la captura de micropl\u00e1sticos\u201d.<\/p>\n

El planteamiento h\u00edbrido cu\u00e1ntico-cl\u00e1sico de este estudio permiti\u00f3 encontrar p\u00e9ptidos con gran afinidad de uni\u00f3n al tereftalato de polietileno (pl\u00e1stico PET)<\/p>\n

El planteamiento h\u00edbrido cu\u00e1ntico-cl\u00e1sico desarrollado en este estudio permiti\u00f3 descubrir p\u00e9ptidos con gran afinidad de uni\u00f3n al tereftalato de polietileno, tambi\u00e9n conocido como pl\u00e1stico PET, que adem\u00e1s conservaban una solubilidad en agua compatible con el medio ambiente, se\u00f1ala la Universidad de Cornell en un comunicado.<\/p>\n

\u201cEsta afinidad se debe a la presencia de residuos voluminosos e hidr\u00f3fobos, como el tript\u00f3fano y la fenilalanina, que establecen fuertes interacciones de van der Waals<\/a> [fuerzas de atracci\u00f3n entre mol\u00e9culas sin enlaces qu\u00edmicos, que pueden estabilizar la uni\u00f3n al pl\u00e1stico]. Estas uniones contrarrestan el efecto desfavorable de la solvataci\u00f3n, lo que refuerza la uni\u00f3n del p\u00e9ptido al pl\u00e1stico\u201d, detalla You a SINC.<\/p>\n

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

Simulaciones de din\u00e1mica molecular\u00a0<\/h2>\n

Seg\u00fan el investigador, el equipo valid\u00f3 los resultados \u201cmediante extensas simulaciones de din\u00e1mica molecular para calcular las energ\u00edas de uni\u00f3n. Las simulaciones confirmaron la elevada afinidad prevista de los p\u00e9ptidos y proporcionaron confianza antes de los experimentos de laboratorio previstos\u201d.<\/p>\n

Estos hallazgos confirmaron \u201cel potencial de los p\u00e9ptidos en futuras aplicaciones en sistemas de tratamiento de aguas, biosensores de micropl\u00e1sticos y microbios artificiales dise\u00f1ados para degradar pl\u00e1sticos\u201d, se\u00f1ala la instituci\u00f3n.<\/p>\n

<\/p>\n

Antes de su aplicaci\u00f3n pr\u00e1ctica, los p\u00e9ptidos deben validarse experimentalmente en condiciones ambientales realistas, comprobar su estabilidad y solubilidad y optimizar su s\u00edntesis a gran escala<\/p>\n

Fengqi You, l\u00edder del estudio (Universidad de Cornell)
\n<\/p>\n

\u201cEl trabajo llega en un momento en que el potencial transformador de la IA ha sido reconocido en todo el mundo para aplicaciones como la predicci\u00f3n de la estructura de prote\u00ednas y otras aplicaciones biol\u00f3gicas y m\u00e9dicas\u201d, agrega You.<\/p>\n

El investigador aclara que el m\u00e9todo est\u00e1 dise\u00f1ado para funcionar dentro de las limitaciones actuales de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica. Aprovecha las simulaciones en hardware cl\u00e1sico y se mantiene adaptable a los avances de la tecnolog\u00eda cu\u00e1ntica a medida que madura.<\/p>\n

Tambi\u00e9n matiza a SINC que \u201cantes de su aplicaci\u00f3n pr\u00e1ctica, los p\u00e9ptidos deben validarse experimentalmente en condiciones ambientales realistas, comprobar su estabilidad y solubilidad y optimizar su s\u00edntesis a gran escala\u201d.<\/p>\n

El equipo llev\u00f3 a cabo una investigaci\u00f3n complementaria, tambi\u00e9n liderada por Fengqi You,\u00a0que aplic\u00f3 la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica, la IA y el modelado biof\u00edsico para dise\u00f1ar p\u00e9ptidos para otros pl\u00e1sticos comunes, como el polietileno y el polipropileno. Ese trabajo, se public\u00f3 recientemente en PNAS Nexus.<\/p>\n

Referencias:<\/p>\n

Raul Conchello\u00a0Vendrell et al. \u201cDesigning microplastic-binding peptides with a variational quantum circuit\u2013based hybrid quantum-classical approach\u201d. Science Advances<\/a> (diciembre, 2024)<\/p>\n

Jeet Dhoriyan et al. \u201cIntegrating biophysical modeling, quantum computing, and AI to discover plastic-binding peptides that combat microplastic pollution\u201d. PNAS Nexus<\/a> (2025)<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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