{"id":48726,"date":"2024-08-06T09:27:12","date_gmt":"2024-08-06T15:27:12","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=48726"},"modified":"2025-10-19T23:39:12","modified_gmt":"2025-10-20T05:39:12","slug":"que-es-alphafold-3-de-google-y-cuales-son-sus-aplicaciones-en-la-investigacion-de-estructuras-moleculares","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/que-es-alphafold-3-de-google-y-cuales-son-sus-aplicaciones-en-la-investigacion-de-estructuras-moleculares\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 es AlphaFold 3 de Google y cu\u00e1les son sus aplicaciones en la investigaci\u00f3n de estructuras moleculares?"},"content":{"rendered":"
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AlphaFold es un modelo de IA con un gran aporte en la comunidad cient\u00edfica para la predicci\u00f3n de estructuras de prote\u00ednas, entre otras aplicaciones.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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AlphaFold 3 de Google es una herramienta de inteligencia artificial (IA) desarrollada por DeepMind, una compa\u00f1\u00eda de Google. Entre sus principales utilidades se encuentran: la predicci\u00f3n de estructuras de prote\u00ednas, el modelado de interacciones de prote\u00ednas entre s\u00ed y la aceleraci\u00f3n de la investigaci\u00f3n en el desarrollo de f\u00e1rmacos. Esta herramienta es importante debido a que las estructuras de una prote\u00edna determinan su funci\u00f3n, por lo que conocer esto es clave para entender c\u00f3mo funcionan los organismos vivos, lo que ayuda a dise\u00f1ar nuevas terapias.<\/p>

La versi\u00f3n anterior, AlphaFold 2 fue lanzada en 2020 y desde entonces m\u00e1s de 2 millones de investigadores han aprovechado el modelo para la predicci\u00f3n de prote\u00ednas en sus estudios sobre desarrollo de vacunas, tratamientos contra el c\u00e1ncer y m\u00e1s.<\/p>

Actualmente con AlphaFold 3, el nuevo modelo de DeepMind lanzado en mayo de este a\u00f1o se han aludido nuevas funcionalidades, como la predicci\u00f3n de la estructura e interacciones de las estructuras moleculares incluyendo ADN y ARN.<\/p>

\u201cCon AlphaFold 2 hicimos enormes progresos en este problema abierto desde hace d\u00e9cadas del plegamiento de prote\u00ednas, pero si nos fijamos en las investigaciones recientes de gran impacto, los investigadores est\u00e1n yendo m\u00e1s all\u00e1\u201d, expres\u00f3 Jonas Adler, cient\u00edfico investigador de Google DeepMind.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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\u201cSus conclusiones a menudo se refer\u00edan a algo m\u00e1s detallado, como la uni\u00f3n de mol\u00e9culas peque\u00f1as, o ARN, que AlphaFold 2 no pod\u00eda hacer. Las cosas hab\u00edan avanzado experimentalmente y, por eso, para llegar a la frontera de donde est\u00e1n hoy las cosas en biolog\u00eda y qu\u00edmica, necesit\u00e1bamos realmente poder abarcar todas las biomol\u00e9culas\u201d, agreg\u00f3.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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AlphaFold 3 fue desarrollado por medio de diversas t\u00e9cnicas como el deep learning o aprendizaje profundo, arquitectura de red neuronal y una gran potencia computacional. Es decir, su creaci\u00f3n implic\u00f3 el entrenamiento de una extensa red neuronal con grandes cantidades de datos. Asimismo, su arquitectura necesito un dise\u00f1o cuidadoso para captura las relaciones entre la secuencia de amino\u00e1cidos de una prote\u00edna y su estructura en 3D.<\/p>

La transici\u00f3n de la versi\u00f3n previa a la nueva, implic\u00f3 m\u00faltiples mejoras como mayor precisi\u00f3n, mayor velocidad y mayor cobertura, es decir predice estructuras de una gama m\u00e1s amplia de prote\u00ednas.<\/p>

Adem\u00e1s, el nuevo modelo tambi\u00e9n necesit\u00f3 la creaci\u00f3n de una mejor base de datos, lo que deriv\u00f3 en la creaci\u00f3n del AlphaFold Server, una herramienta gratuita para los cient\u00edficos. \u201cEs como Google Maps para complejos moleculares\u201d, coment\u00f3, Lindsay Willmore, ingeniera de investigaci\u00f3n de Google DeepMind. \u201cCualquier usuario que no sepa nada de c\u00f3digo puede copiar y pegar las secuencias de sus prote\u00ednas, ADN, ARN o el nombre de su peque\u00f1a mol\u00e9cula, pulsar un bot\u00f3n y esperar unos minutos. Su estructura y las m\u00e9tricas de confianza saldr\u00e1n para que sean capaces de mirar y evaluar su predicci\u00f3n\u201d.<\/p>

Los cient\u00edficos de DeepMind ahora esperan ver c\u00f3mo los investigadores de todo el mundo utilizan AlphaFold para avanzar en campos cient\u00edficos como la gen\u00f3mica el dise\u00f1o de f\u00e1rmacos y m\u00e1s. \u201cLo que antes era muy dif\u00edcil ahora es muy f\u00e1cil. Lo que antes era imposible ahora es posible, y aunque todav\u00eda hay problemas muy dif\u00edciles de resolver, estamos entusiasmados con el potencial de AlphaFold 3 para ayudar a resolverlos\u201d, coment\u00f3 Jonas.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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GOOGLE<\/strong><\/p>

https:\/\/blog.google\/technology\/ai\/how-we-built-alphafold-3\/<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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