{"id":51453,"date":"2025-02-20T10:02:33","date_gmt":"2025-02-20T16:02:33","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=51453"},"modified":"2025-10-15T18:00:18","modified_gmt":"2025-10-16T00:00:18","slug":"cientificos-del-mit-desarrollan-un-modelo-de-ia-que-predice-y-disena-la-localizacion-de-proteinas-en-las-celulas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/cientificos-del-mit-desarrollan-un-modelo-de-ia-que-predice-y-disena-la-localizacion-de-proteinas-en-las-celulas\/","title":{"rendered":"Cient\u00edficos del MIT desarrollan un modelo de IA que predice y dise\u00f1a la localizaci\u00f3n de prote\u00ednas en las c\u00e9lulas"},"content":{"rendered":"
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Un nuevo modelo, llamado ProtGPS, podr\u00eda revolucionar la comprensi\u00f3n de enfermedades y el dise\u00f1o de terapias al predecir y generar prote\u00ednas que se dirigen a compartimentos espec\u00edficos de la c\u00e9lula.<\/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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Un equipo de investigadores del Instituto Whitehead y del Laboratorio de Ciencias de la Computaci\u00f3n e Inteligencia Artificial (CSAIL, en ingl\u00e9s) del MIT ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial (IA) llamado ProtGPS, capaz de predecir y dise\u00f1ar la localizaci\u00f3n de prote\u00ednas dentro de las c\u00e9lulas. Este avance, publicado en la revista Science<\/em><\/a>, tiene implicaciones significativas para entender c\u00f3mo funcionan las prote\u00ednas en condiciones normales y c\u00f3mo su mal funcionamiento puede contribuir a enfermedades. Adem\u00e1s, el modelo podr\u00eda ayudar a dise\u00f1ar nuevas terapias dirigidas a compartimentos celulares espec\u00edficos.<\/p>

Las prote\u00ednas son fundamentales para el funcionamiento de las c\u00e9lulas, realizando tareas espec\u00edficas que mantienen la vida. Aunque la estructura de una prote\u00edna determina su funci\u00f3n, los cient\u00edficos han descubierto que su localizaci\u00f3n dentro de la c\u00e9lula tambi\u00e9n es importante. Las c\u00e9lulas est\u00e1n organizadas en compartimentos, algunos bien definidos, como las mitocondrias, y otros din\u00e1micos y sin membrana, que agrupan mol\u00e9culas para realizar funciones espec\u00edficas. Saber d\u00f3nde se localiza una prote\u00edna y con qu\u00e9 otras mol\u00e9culas interact\u00faan es clave para entender su papel en la salud y la enfermedad.<\/p>

Previo a la publicaci\u00f3n de este estudio, los investigadores carec\u00edan de una herramienta sistem\u00e1tica para predecir la localizaci\u00f3n de las prote\u00ednas. Mientras que modelos como AlphaFold<\/a> han revolucionado la predicci\u00f3n de la estructura de las prote\u00ednas, no exist\u00eda un equivalente para predecir su localizaci\u00f3n. De esta manera, el equipo del MIT, es el pionero en este rubro con la creaci\u00f3n de ProtGPS.<\/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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ProtGPS utiliza algoritmos de machine learning para analizar secuencias de amino\u00e1cidos en prote\u00ednas y predecir a cu\u00e1l de los 12 tipos de compartimentos celulares conocidos se dirigir\u00e1 una prote\u00edna. Adem\u00e1s, el modelo puede identificar si una mutaci\u00f3n asociada a una enfermedad altera la localizaci\u00f3n de una prote\u00edna, lo que podr\u00eda ser un mecanismo subyacente en muchas patolog\u00edas.<\/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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Para validar el modelo, los investigadores probaron m\u00e1s de 200,000 prote\u00ednas con mutaciones asociadas a enfermedades. ProtGPS predijo cambios en la localizaci\u00f3n en muchos casos, y experimentos de laboratorio confirmaron estas predicciones. Por ejemplo, en una prueba, el modelo identific\u00f3 que una mutaci\u00f3n hac\u00eda que una prote\u00edna dejara de localizarse en un compartimento clave, lo que podr\u00eda explicar su papel en una enfermedad.<\/p>

Adem\u00e1s de predecir la localizaci\u00f3n, ProtGPS puede generar nuevas prote\u00ednas dise\u00f1adas para localizarse en compartimentos espec\u00edficos. En un experimento, el modelo cre\u00f3 10 prote\u00ednas destinadas a localizarse en el n\u00facleo celular. Cuatro de ellas lo hicieron con \u00e9xito, demostrando la capacidad del modelo para dise\u00f1ar prote\u00ednas funcionales. De esta manera, se abre una nueva alternativa para explorar las aplicaciones terap\u00e9uticas de esta herramienta. Por ejemplo, si un f\u00e1rmaco necesita interactuar con una prote\u00edna en un compartimento espec\u00edfico, ProtGPS ser\u00eda capaz de dise\u00f1ar una mol\u00e9cula que se dirija exactamente a ese lugar, aumentando su eficacia y reduciendo efectos secundarios.<\/p>

De esta manera, esta herramienta representa un avance no solo en el uso de la IA en la medicina, sino tambi\u00e9n en la biolog\u00eda celular. Adem\u00e1s, no solo ayuda a entender mejor c\u00f3mo las prote\u00ednas funcionan en las c\u00e9lulas, ya que tambi\u00e9n ofrece herramientas para dise\u00f1ar terapias m\u00e1s precisas y efectivas. Los investigadores esperan que este modelo se convierta en una plataforma ampliamente utilizada, similar a AlphaFold, para avanzar en el estudio de enfermedades y el desarrollo de tratamientos innovadores.<\/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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MIT<\/strong><\/p>

https:\/\/news.mit.edu\/2025\/ai-model-deciphers-code-proteins-tells-them-where-to-go-0213<\/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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