Un equipo del Centro de Regulación Genómica en Barcelona y de la Escuela de Medicina Harvard (Estados Unidos) ha creado un modelo de inteligencia artificial (IA) para apoyar el diagnóstico de enfermedades raras en pacientes con mutaciones genéticas únicas. Llamado popEVE, la herramienta obtiene mejores resultados que AlphaMissense –otro modelo desarrollado por Google DeepMind–, según un artículo publicado en Nature Genetics.  

La ingeniería de proteínas asistida por inteligencia artificial (IA) está permitiendo avances en el diseño de nuevas moléculas, pero también plantea desafíos de bioseguridad relacionados con la posible producción de proteínas dañinas o peligrosas. Algunas de estas amenazas, deliberadas o accidentales, pueden no ser detectadas por las herramientas actuales de control. Un equipo internacional ha analizado la situación y ha desarrollado parches de software para mejorar su identificación, aunque reconocen que sigue siendo incompleta. Los autores del trabajo, que se publica en la revista Science, advierten que parte de los datos y el código no deben publicarse en un repositorio público debido a su posible uso indebido. 

Un equipo liderado por el Centro de Regulación Genómica (CRG) de Barcelona y el Instituto de Bioingeniería de Cataluña (IBEC) ha desarrollado y utilizado una nueva herramienta de inteligencia artificial (IA) —denominada CANYA—, junto con un gran volumen de datos, para predecir cuándo y por qué tiene lugar la agregación de proteínas. El recurso podría servir para avanzar en la investigación de enfermedades neurodegenerativas y en la producción de fármacos, según la nota de prensa conjunta. Los resultados se publican en la revista Science Advances.  

El presidente de Estados Unidos, Donald Trump, ha anunciado que todos los artículos importados a Estados Unidos tendrán un arancel del 10 %. En el caso de los bienes procedentes de la Unión Europea, este tributo aumentará hasta el 20 %, según la orden ejecutiva firmada por Trump, lo que afectará a la industria científica y sanitaria de la UE. Este arancel será incluso mayor con otros socios comerciales. La medida no afectará, de momento, a los productos farmacéuticos. 

Los recortes presupuestarios que afectan a la actividad científica en países como Estados Unidos y la fragilidad de los sistemas centralizados plantean como una necesidad apostar por modelos descentralizados y colaborativos. La ciencia, intrínsecamente global, requiere estructuras que resistan presiones locales. En esta situación, Europa tiene la oportunidad —y el deber— de liderar un nuevo paradigma donde los datos sean libres, seguros y accesibles. 

Más de treinta científicos y científicas de diferentes especialidades entre los que se encuentra Craig Venter –pionero en la creación de vida sintética artificial– han escrito un artículo en la revista Science en el que valoran las posibilidades de sintetizar organismos espejo, pero también avisan de los riesgos que estos plantean. Este tipo de microorganismos, que presentarían una estructura en espejo a la que se encuentra actualmente en la naturaleza, tendrían posibles aplicaciones por su resistencia a la degradación biológica. Sin embargo, supondrían también un peligro porque no serían reconocidos por nuestras defensas y podrían propagarse en los ecosistemas. Los científicos piden más investigaciones y un debate amplio, y alertan de que hasta que no se alcance un mayor conocimiento, este tipo de organismos no deberían crearse. 

Dos de los premiados con el Nobel de Química 2024 son empleados de Google DeepMind que en mayo generaron un enorme malestar entre sus colegas. Hassabis y Jumper anunciaron en Nature los resultados de su modelo AlphaFold 3, con aplicaciones en diseño de fármacos; pero lo publicaron cerrado, sin que ni siquiera los revisores tuvieran acceso al sistema, lo que contradice los principios básicos de la publicación científica. Corremos el riesgo de que el potencial transformador de la IA quede controlado por las grandes tecnológicas.

La Real Academia de Ciencias de Suecia ha concedido el Premio Nobel de Química 2024, por una parte, a David Baker por el diseño computacional de proteínas, lo que permite construir proteínas con funciones no presentes en la naturaleza. Por otra parte, conjuntamente a Demis Hassabis y John M. Jumper de Google DeepMind, por del desarrollo de AlphaFold2, que permite predecir con gran velocidad la estructura de los 200 millones de proteínas conocidas. 

Después de largas negociaciones, la Comisión Europea, el Parlamento Europeo y el Consejo de la UE ―que representa a los Estados miembros― llegaban la pasada madrugada a un acuerdo provisional sobre el contenido de la ‘AI Act’, la futura ley que regulará el desarrollo de la inteligencia artificial en Europa, la primera en todo el mundo. El acuerdo limita el uso de los sistemas de identificación biométrica por las fuerzas de seguridad, recoge normas para modelos de IA generativa como ChatGPT y contempla multas que pueden llegar a los 35 millones de euros a quien vulnere las normas, entre otras medidas. El texto ahora deberá ser adoptado formalmente por el Parlamento y el Consejo antes de convertirse en legislación de la UE. 

La empresa Meta ha aplicado modelos de lenguaje para predecir la estructura de una gran colección de proteínas. El modelo, llamado ESMFold, se presenta esta semana en la revista Science tras ser publicado en el servidor de artículos preprint bioRxiv en diciembre de 2022. EMSFold es más rápido que otros modelos parecidos como AlphaFold, desarrollado por la empresa DeepMind de Google y el Instituto Europeo de Bioinformática del EMBL. Las secuencias de más de 617 millones de proteínas —de las cuales más de un tercio son predichas con un alto grado de confianza— se publican en acceso libre en el ESM Metagenomic Atlas.