Investigación de aplicaciones de biotecnología de Nvidia: el equipo de biotecnología del premio Nobel utiliza la IA para diseñar proteínas sintéticas que resistan el veneno mortal de serpiente

La bióloga computacional Susana Vázquez Torres trabaja en el laboratorio del premio Nobel David Baker en la Universidad de Washington, y su equipo de biotecnología utiliza la inteligencia artificial para crear nuevas proteínas sintéticas que pueden neutralizar el veneno violento de serpiente, ayudando a los humanos a resistir el veneno mortal de serpiente, y los resultados muestran que la nueva proteína sintética diseñada por Torres y su equipo a través de IA es más rápida y efectiva que la inyección tradicional de antídotos.

Anteriormente, cuando las personas eran mordidas por serpientes venenosas, solo podían resistir el veneno de la serpiente mediante la inyección de suero inmune. El proceso de fabricación de sueros era laborioso, ya que era necesario extraer sangre de muchos animales para producir el suero. Además, la tasa de fracaso en el tratamiento era alta, ya que no se podía resistir completamente el veneno mortal. Además, el suero era difícil de conservar y tenía un precio elevado, lo que lo hacía inasequible para la mayoría de la gente. Todos estos problemas médicos pueden ser resueltos por la inteligencia artificial. Los investigadores han utilizado modelos de lenguaje grandes para abordar misiones en el laboratorio que de otro modo serían difíciles de lograr.

Susana Vázquez Torres y su equipo publicaron su investigación en Nature, brindando nuevas esperanzas a los agricultores de las comunidades rurales de América del Sur y América Latina que durante mucho tiempo han resultado gravemente heridos o incluso muertos por mordeduras de serpientes venenosas, y la proteína sintética diseñada por IA es más rápida que los métodos médicos tradicionales de extracción de suero para resistir el veneno de serpiente, y puede ahorrar tiempo y costo de las pruebas en el laboratorio, y se puede cuantificar a gran escala. Las personas que antes no tenían dinero para el tratamiento tienen formas más baratas de resistir el veneno de serpiente, lo que reduce la posibilidad de amputación y muerte.

Los modelos de aprendizaje profundo de IA ayudan a diseñar proteínas sintéticas para combatir el veneno mortal de la cobra

Los modelos de aprendizaje profundo (RFdiffusion y ProteinMPNN) de la arquitectura AI Ampere de Huida generan millones de posibles estructuras de antitoxinas en simulaciones por ordenador, y en lugar de seleccionar manualmente las proteínas en el laboratorio, los investigadores utilizan las herramientas de inteligencia artificial de Huida y los modelos impulsados por GPU para predecir la interacción de las proteínas sintéticas con la toxina de serpiente. Y encuentre rápidamente nuevas proteínas sintéticas para proteger a los humanos y a los animales del veneno mortal de las serpientes.

La proteína sintética recién creada en el laboratorio se une estrechamente a la toxina de tres dedos (3FTx), que neutraliza eficazmente la toxicidad severa de las cobras, que es el componente más tóxico del veneno de cobra.

Las aplicaciones de la biotecnología de IA pueden extenderse a otras infecciones virales y a la investigación de enfermedades inmunitarias

Esta nueva investigación no solo puede combatir el veneno de serpiente, sino que los modelos de IA también se pueden extender a otras investigaciones biomédicas, pueden proporcionar tratamientos más precisos para infecciones virales, enfermedades autoinmunes u otras enfermedades incurables, a través de algoritmos de IA para reemplazar los experimentos de desarrollo de nuevos medicamentos que deben probarse repetidamente, de modo que se puedan fabricar y producir fácilmente varios medicamentos de venta libre.

Torres y sus socios, entre los que se encuentran investigadores de la Universidad Técnica de Dinamarca, la Universidad del Norte de Colorado y la Escuela de Medicina Tropical de Liverpool, están trabajando actualmente en el desarrollo de proteínas sintéticas para pruebas clínicas y producción a gran escala.

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