{"id":125511,"date":"2025-04-30T20:05:00","date_gmt":"2025-04-30T18:05:00","guid":{"rendered":"https:\/\/ibecbarcelona.eu\/?p=125511"},"modified":"2025-04-29T15:59:33","modified_gmt":"2025-04-29T13:59:33","slug":"explainable-ai-cracks-secret-language-of-sticky-proteins","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ibecbarcelona.eu\/es\/explainable-ai-cracks-secret-language-of-sticky-proteins\/","title":{"rendered":"CANYA, la IA espa\u00f1ola que descifra el lenguaje secreto de las prote\u00ednas \u201cpegajosas\u201d"},"content":{"rendered":"\n

La nueva IA consigue predecir cu\u00e1ndo y por qu\u00e9 tiene lugar la agregaci\u00f3n de prote\u00ednas, un mecanismo vinculado al alzh\u00e9imer y otras 50 enfermedades que afectan a 500 millones de personas.<\/strong> Los resultados muestran un gran potencial para la investigaci\u00f3n en enfermedades neurodegenerativas y la mejora de la producci\u00f3n de f\u00e1rmacos, reduciendo costos y aumentando la eficiencia.<\/strong> El estudio, publicado hoy en\u00a0Science Avances<\/em>, es fruto de la colaboraci\u00f3n entre el Centro de Regulaci\u00f3n Gen\u00f3mica (CRG) y el Instituto de Bioingenier\u00eda de Catalu\u00f1a (IBEC).<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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De derecha a izquierda: Ben Lehner (CRG), Mike Thompson (CRG) y Benedetta Bolognesi (IBEC)<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Una herramienta de inteligencia artificial ha permitido dar un importante paso en la traducci\u00f3n del lenguaje que utilizan las prote\u00ednas para dictar si forman agregados pegajosos, cuya presencia se relaciona con el alzh\u00e9imer y otros cincuenta tipos de enfermedades humanas. A diferencia de los t\u00edpicos modelos de IA de \u00abcaja negra\u00bb, la nueva herramienta, CANYA, se dise\u00f1\u00f3 para poder explicar sus decisiones, revelando los patrones qu\u00edmicos espec\u00edficos que impulsan o previenen la agregaci\u00f3n da\u00f1ina de las prote\u00ednas.<\/p>\n\n\n\n

El descubrimiento, publicado en la revista Science Advances<\/em>, ha sido posible gracias al mayor conjunto de datos sobre agregaci\u00f3n de prote\u00ednas creado hasta la fecha. El estudio ofrece nuevos conocimientos sobre los mecanismos moleculares que causan la agregaci\u00f3n, que est\u00e1 relacionada con enfermedades que afectan a 500 millones de personas en todo el mundo.<\/p>\n\n\n\n

La aglomeraci\u00f3n de prote\u00ednas, o agregaci\u00f3n amiloide, es un peligro para la salud que altera la funci\u00f3n normal de las c\u00e9lulas. Cuando ciertas partes de las prote\u00ednas se adhieren entre s\u00ed, estas se convierten en masas densas y fibrosas que tienen consecuencias patol\u00f3gicas.<\/p>\n\n\n\n

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La agregaci\u00f3n de prote\u00ednas es un gran dolor de cabeza para las compa\u00f1\u00edas farmac\u00e9uticas. CANYA puede ayudar a guiar los esfuerzos para dise\u00f1ar anticuerpos y enzimas que tengan menos probabilidades de adherirse y reducir los contratiempos en el proceso.<\/p>\n\n\n\n

Benedetta Bolognesi<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Si bien el estudio tiene algunas implicaciones para acelerar los esfuerzos en la investigaci\u00f3n de enfermedades neurodegenerativas, su impacto m\u00e1s inmediato ser\u00e1 en la biotecnolog\u00eda. Muchos f\u00e1rmacos son prote\u00ednas y, a menudo, su funci\u00f3n se ve obstaculizada por agregaciones no deseadas.<\/p>\n\n\n\n

\u00abLa agregaci\u00f3n de prote\u00ednas es un gran dolor de cabeza para las compa\u00f1\u00edas farmac\u00e9uticas\u00bb, afirma la Dra. Benedetta Bolognesi<\/strong>, coautora principal del estudio y l\u00edder de grupo en el Instituto de Bioingenier\u00eda de Catalu\u00f1a (IBEC).<\/p>\n\n\n\n

\u00abSi una prote\u00edna terap\u00e9utica comienza a agregarse, los lotes de fabricaci\u00f3n pueden fallar, lo que cuesta tiempo y dinero. CANYA puede ayudar a guiar los esfuerzos para dise\u00f1ar anticuerpos y enzimas que tengan menos probabilidades de adherirse y reducir los contratiempos en el proceso\u00bb, a\u00f1ade.<\/p>\n\n\n\n

Las agregaciones proteicas se forman utilizando un lenguaje todav\u00eda poco conocido. Las prote\u00ednas est\u00e1n formadas por veinte tipos diferentes de amino\u00e1cidos. En lugar de las habituales letras A, C, G, T que componen el lenguaje del ADN, el lenguaje de una prote\u00edna tiene veinte letras diferentes, cuyas combinaciones forman \u00abpalabras\u00bb o \u00abmotivos\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

Se ha intentado durante mucho tiempo descifrar qu\u00e9 combinaciones de motivos causan la agregaci\u00f3n amiloide y qu\u00e9 otras permiten que las prote\u00ednas se plieguen sin errores. Las herramientas de inteligencia artificial que tratan los amino\u00e1cidos como el alfabeto de un idioma misterioso podr\u00edan ayudar a identificar las palabras o motivos espec\u00edficos responsables, pero la calidad y el volumen de los datos sobre la agregaci\u00f3n de prote\u00ednas necesarios para alimentar los modelos han sido hist\u00f3ricamente escasos o se han restringido a fragmentos de prote\u00ednas muy peque\u00f1os.<\/p>\n\n\n\n

El estudio ha abordado este reto mediante la realizaci\u00f3n de experimentos a gran escala. Los autores del trabajo crearon m\u00e1s de 100.000 fragmentos de prote\u00ednas completamente aleatorios desde cero, cada uno de 20 amino\u00e1cidos de largo. La capacidad de cada fragmento sint\u00e9tico para agregarse se prob\u00f3 en c\u00e9lulas de levadura vivas. As\u00ed, si un fragmento en concreto desencadenara la formaci\u00f3n de agregados, las c\u00e9lulas de levadura crecer\u00edan de una manera particular que puede ser medida para determinar la causa y el efecto.<\/p>\n\n\n\n

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Hemos creado fragmentos de prote\u00ednas aleatorios, incluidas muchas versiones que no se encuentran en la naturaleza, proporcionando una gran cantidad de puntos de datos para ayudar a comprender las leyes m\u00e1s generales del comportamiento de agregaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Mike Thompson<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Alrededor de uno de cada cinco fragmentos de prote\u00edna (21.936\/100.000) caus\u00f3 aglomeraci\u00f3n, mientras que el resto no lo hizo. Si bien estudios anteriores han podido rastrear un pu\u00f1ado de secuencias, el nuevo conjunto de datos ha registrado un cat\u00e1logo mucho mayor de las diferentes variantes de prote\u00ednas que pueden causar la agregaci\u00f3n amiloide.<\/p>\n\n\n\n

\u00abHemos creado fragmentos de prote\u00ednas aleatorios, incluidas muchas versiones que no se encuentran en la naturaleza. La evoluci\u00f3n ha explorado solo una fracci\u00f3n de todas las secuencias de prote\u00edna posibles, mientras que nuestro enfoque nos ayuda a asomarnos a una galaxia mucho mayor de posibilidades, proporcionando una gran cantidad de puntos de datos para ayudar a comprender las leyes m\u00e1s generales del comportamiento de agregaci\u00f3n\u00bb, explica el Dr. Mike Thompson<\/strong>, primer autor del estudio e investigador postdoctoral en el Centro de Regulaci\u00f3n Gen\u00f3mica (CRG).<\/p>\n\n\n\n

La gran cantidad de datos generados a partir de los experimentos se utiliz\u00f3 para entrenar a CANYA. El equipo decidi\u00f3 crearla utilizando los principios de la \u00abIA explicable\u00bb, haciendo que sus procesos de toma de decisiones fueran transparentes y comprensibles para los humanos. Esto signific\u00f3 sacrificar parte de su poder predictivo, que suele ser mayor en las IA de \u00abcaja negra\u00bb. A pesar de ello, CANYA demostr\u00f3 ser alrededor de un 15% m\u00e1s precisa que los modelos existentes.<\/p>\n\n\n\n

En concreto, CANYA es un modelo de convoluci\u00f3n-atenci\u00f3n, una herramienta h\u00edbrida que toma prestado de dos \u00e1reas distintas de la IA. Los modelos de convoluci\u00f3n, como los que se utilizan en el reconocimiento de im\u00e1genes, escanean las fotos en busca de caracter\u00edsticas como una oreja o una nariz para identificar una cara. De manera equivalente, CANYA ojea la cadena de prote\u00ednas para encontrar caracter\u00edsticas significativas como motivos o \u00abpalabras\u00bb.<\/p>\n\n\n

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Amyloid aggregation inside cells marked using fluorescence techniques\/ Credit<\/strong>: Benedetta Bolognesi (IBEC) <\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n

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Por otro lado, las herramientas de traducci\u00f3n de idiomas utilizan los modelos de IA para identificar frases clave en una oraci\u00f3n antes de decidir cu\u00e1l es la mejor traducci\u00f3n. El equipo incorpor\u00f3 esta t\u00e9cnica para ayudar a CANYA a descubrir qu\u00e9 motivos son los m\u00e1s importantes a escala general de toda la prote\u00edna.<\/p>\n\n\n\n

Juntos, estos dos enfoques ayudan a CANYA a ver de cerca los motivos locales y, al mismo tiempo, a detectar su importancia a gran escala. Se puede usar esta informaci\u00f3n no solo para predecir qu\u00e9 motivos en la cadena de prote\u00ednas fomentan la aglomeraci\u00f3n, la bloquean o provocan un estadio intermedio, sino tambi\u00e9n para comprender por qu\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, CANYA demostr\u00f3 que las peque\u00f1as regiones de amino\u00e1cidos repelentes al agua son m\u00e1s propensas a provocar aglomeraci\u00f3n, mientras que algunos motivos tienen un mayor impacto en la aglomeraci\u00f3n si se encuentran hacia el inicio de una secuencia de prote\u00ednas en lugar de hacia el final. Estas observaciones se alinean con hallazgos previos que se han visto bajo el microscopio en fibrillas amiloides conocidas.<\/p>\n\n\n\n

Pero CANYA tambi\u00e9n encontr\u00f3 nuevas reglas que dirigen la agregaci\u00f3n de prote\u00ednas. Por ejemplo, se pensaba que ciertos componentes b\u00e1sicos de las prote\u00ednas, los llamados amino\u00e1cidos cargados, evitan la aglomeraci\u00f3n. Pero resulta que, en el contexto de otros bloques de construcci\u00f3n espec\u00edficos, en realidad pueden promover la aglomeraci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

En su forma actual, CANYA explica principalmente la agregaci\u00f3n de prote\u00ednas en t\u00e9rminos de s\u00ed o no, es decir, funciona como un llamado \u00abclasificador\u00bb. C\u00f3mo trabajo futuro, el equipo quiere refinar el sistema para que pueda predecir y comparar las velocidades de agregaci\u00f3n en lugar de solo la probabilidad de agregaci\u00f3n. Esto podr\u00eda ayudar a predecir qu\u00e9 variantes de prote\u00ednas forman agregados r\u00e1pidamente y cu\u00e1les lo hacen m\u00e1s lentamente, un factor vital en las enfermedades neurodegenerativas en las que el momento de la formaci\u00f3n de amiloide es tan importante como el hecho de que ocurra.<\/p>\n\n\n\n

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Este proyecto es un gran ejemplo de c\u00f3mo la combinaci\u00f3n de la generaci\u00f3n de datos a gran escala con la IA puede acelerar la investigaci\u00f3n. Tambi\u00e9n se trata de un m\u00e9todo muy rentable para generar datos.<\/p>\n\n\n\n

Ben Lehner<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

\u00abHay 1.024 quintillones de formas de crear un fragmento de prote\u00edna de 20 amino\u00e1cidos de largo. Hasta ahora, hemos entrenado una IA con solo 100.000 fragmentos. Queremos mejorar el proceso creando m\u00e1s fragmentos y m\u00e1s grandes. Aunque este es solo el primer paso, nuestro trabajo muestra que es posible descifrar el lenguaje de la agregaci\u00f3n de prote\u00ednas. Esto es incre\u00edblemente importante para nuestra comprensi\u00f3n de las enfermedades humanas, pero tambi\u00e9n para guiar los esfuerzos de la biolog\u00eda sint\u00e9tica\u00bb, concluye la Dra. Bolognesi.<\/p>\n\n\n\n

\u00abEste proyecto es un gran ejemplo de c\u00f3mo la combinaci\u00f3n de la generaci\u00f3n de datos a gran escala con la IA puede acelerar la investigaci\u00f3n. Tambi\u00e9n se trata de un m\u00e9todo muy rentable para generar datos\u00bb, dice el profesor de investigaci\u00f3n ICREA Ben Lehner<\/strong>, coautor principal del estudio y jefe de grupo en el Centro de Regulaci\u00f3n Gen\u00f3mica (CRG) y el Instituto Wellcome Sanger.<\/p>\n\n\n\n

\u00abUsando la s\u00edntesis y secuenciaci\u00f3n de ADN, podemos realizar cientos de miles de experimentos en un solo tubo, generando los datos que necesitamos para entrenar modelos de IA. Este es un enfoque que estamos aplicando a muchos problemas dif\u00edciles de la biolog\u00eda, con el objetivode que esta sea predecible y programable\u00bb, a\u00f1ade Dr. Lehner.<\/p>\n\n\n\n

El estudio es fruto de la colaboraci\u00f3n entre el laboratorio del profesor de investigaci\u00f3n ICREA Ben Lehner en el Centro de Regulaci\u00f3n Gen\u00f3mica (CRG) y el laboratorio de Benedetta Bolognesi en el Instituto de Bioingenier\u00eda de Catalu\u00f1a (IBEC). Equipos del Laboratorio Cold Spring Harbor (CSHL) y el Instituto Wellcome Sanger tambi\u00e9n colaboraron en el estudio.  El trabajo ha recibido financiaci\u00f3n de la Fundaci\u00f3n de Investigaci\u00f3n \u00abla Caixa\u00bb, el Consejo Europeo de Investigaci\u00f3n y el Ministerio de Ciencia e Innovaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

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Reference article<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Mike Thompson, Mariano Mart\u00edn, Trinidad Sanmart\u00edn Olmo, Chandana Rajesh, Peter K. Koo, Benedetta Bolognesi, Ben Lehner. Massive experimental quantification allows interpretable deep learning of protein aggregation. <\/strong>Science Advances <\/em>(2025). DOI: 10.1126\/sciadv.adt5111<\/a><\/p>\n\n\n\n

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