Google DeepMind ha utilizado su plataforma de desarrollo potenciada por inteligencia artificial, Antigravity, para identificar un péptido antimicrobiano previamente no caracterizado. Este avance subraya el potencial de los agentes de IA para apoyar el descubrimiento científico, al conectar múltiples herramientas de investigación dentro de un único flujo de trabajo.
Un descubrimiento asistido por IA en tiempo récord
El candidato a péptido, que se proyecta como activo contra patógenos asociados a infecciones del tracto respiratorio, fue descubierto en una sesión interactiva. Durante esta, un investigador dirigió la investigación científica mientras Antigravity se encargaba de las búsquedas en bases de datos, el análisis de proteínas y la revisión de literatura existente. Pushmeet Kohli, Científico Jefe en Google Cloud y Vicepresidente de Ciencia en Google DeepMind, destacó la rapidez del proceso en una publicación de LinkedIn, mencionando que en una sola sesión, sus científicos identificaron un nuevo péptido antimicrobiano.
Actualmente, el descubrimiento se encuentra en la fase computacional. El péptido, junto con otros candidatos identificados mediante el mismo proceso, está siendo validado en laboratorio para confirmar si las predicciones se mantienen experimentalmente. Google DeepMind ha expandido las capacidades de Antigravity más allá de sus aplicaciones de codificación originales, integrando sus modelos Gemini con herramientas científicas especializadas como AlphaFold y AlphaGenome.
Cómo Antigravity optimizó la búsqueda de millones de proteínas
La investigación se centró en los péptidos antimicrobianos, moléculas naturales que combaten bacterias y se están explorando como alternativas a los antibióticos convencionales. Encontrar candidatos adecuados implica rastrear vastas bases de datos biológicas, muchas de las cuales contienen secuencias de proteínas con funciones aún no establecidas.
Google DeepMind empleó ProtNLM, su Modelo de Lenguaje Natural de Proteínas, para abordar este desafío. Este modelo analiza secuencias de aminoácidos y predice sus funciones biológicas, proporcionando información sobre proteínas que no han sido caracterizadas previamente.
En el flujo de trabajo demostrado, los investigadores encomendaron a Antigravity la tarea de investigar posibles péptidos antimicrobianos en Streptococcus pseudopneumoniae. El sistema redujo millones de entradas de bases de datos a un pequeño grupo de candidatos, identificando un péptido de 97 aminoácidos perteneciente a la familia Lactococcin 972.
El análisis posterior incluyó la comparación del candidato con secuencias de proteínas revisadas, el examen de su estructura tridimensional pronosticada utilizando datos de AlphaFold y la investigación de genes vecinos para obtener evidencia biológica de apoyo. Aunque el análisis no encontró una coincidencia de secuencia significativa entre las proteínas revisadas manualmente, las comparaciones estructurales indicaron similitudes con una bacteriocina determinada experimentalmente, un tipo de péptido antimicrobiano producido por bacterias.
Antigravity también revisó la literatura existente para desarrollar hipótesis sobre cómo podría funcionar la molécula y qué patógenos podría afectar. Estos hallazgos proporcionan evidencia computacional para futuras investigaciones, pero no establecen que el candidato sea un tratamiento antimicrobiano eficaz.
Nuevas herramientas y apoyo académico para la investigación
Paralelamente a este estudio de caso, Google DeepMind ha lanzado un Visor de Estructuras Biomoleculares dentro de Antigravity, que permite a investigadores y agentes de IA examinar e interactuar con estructuras proteicas tridimensionales en un espacio de trabajo compartido. Este visor es compatible con estructuras obtenidas de la Base de Datos de Estructuras Proteicas AlphaFold o con predicciones propias de los investigadores. Los científicos pueden resaltar regiones específicas, añadir notas y hacer preguntas al agente sobre características moleculares particulares, con estas interacciones compartidas directamente entre el investigador y el sistema de IA.
La compañía también ha introducido un programa de créditos Antigravity para la Ciencia, diseñado para apoyar a investigadores académicos que utilizan estas herramientas. Aunque el anuncio no especifica el valor de los créditos ni los requisitos detallados de elegibilidad, esta iniciativa busca fomentar una mayor exploración científica asistida por IA.
