El MIT presenta Boltz-1, un modelo abierto para predecir estructuras de biomoléculas 3D

Los científicos del MIT han desarrollado Boltz-1, una herramienta de IA abierta que permite predecir con precisión las estructuras de proteínas y otras biomoléculas, lo que fomenta los avances en la investigación biomédica y el desarrollo de fármacos.

El MIT presenta Boltz-1, un modelo abierto para predecir estructuras de biomoléculas 3D
Photo by: Domagoj Skledar/ arhiva (vlastita)

La comunidad científica de todo el mundo ha recibido una oportunidad extraordinaria para avanzar en el campo de la investigación biomolecular gracias a una nueva herramienta desarrollada en el Massachusetts Institute of Technology (MIT). Boltz-1, un modelo revolucionario de inteligencia artificial de código abierto, representa un paso clave hacia la democratización de las tecnologías avanzadas en la investigación biomédica y el desarrollo de medicamentos. Este modelo permite la predicción precisa de las estructuras tridimensionales de biomoléculas como las proteínas, abriendo las puertas a numerosos descubrimientos científicos.


Innovación abierta para un futuro mejor


A diferencia de soluciones similares limitadas a fines académicos, como AlphaFold3, Boltz-1 es completamente abierto y accesible para todos los investigadores, independientemente de su afiliación institucional. El desarrollo de Boltz-1 fue liderado por los estudiantes Jeremy Wohlwend y Gabriele Corso de la Jameel Clinic for Machine Learning in Health en el MIT, con el apoyo de científicos como Sara Passar y los profesores Regina Barzilay y Tommi Jaakkola.


"Boltz-1 no es el final de la historia," destacó Corso durante la presentación de la herramienta el 5 de diciembre en el Stata Center del MIT. "Queremos fomentar la colaboración global y permitir que la comunidad siga desarrollando esta herramienta."


Logros tecnológicos que cambian las reglas del juego


La predicción precisa de las estructuras de proteínas y otras biomoléculas ha sido un desafío importante en biología molecular durante décadas. La forma de una proteína determina su función, y comprender estas estructuras es crucial para el desarrollo de nuevos medicamentos e ingeniería de proteínas con funciones específicas. Aunque AlphaFold2 de DeepMind estableció nuevos estándares, Boltz-1 ha mejorado aún más la tecnología integrando algoritmos innovadores para mejorar la eficiencia de las predicciones y el uso de datos.


Uno de los mayores desafíos fue trabajar con la Protein Data Bank, una base de datos que contiene estructuras biomoleculares recopiladas durante los últimos 70 años. "Hubo muchas noches sin dormir mientras resolvíamos problemas relacionados con datos inconsistentes y heterogéneos," recordó Wohlwend. A pesar de estos desafíos, Boltz-1 ahora obtiene resultados comparables a los de AlphaFold3 en términos de precisión de predicción.


Apoyo amplio y oportunidades


El proyecto Boltz-1 cuenta con el apoyo de numerosas organizaciones, incluida la National Science Foundation de Estados Unidos, la Jameel Clinic y diversas iniciativas de investigación. La herramienta ya está disponible en GitHub, donde los investigadores pueden acceder al código completo y adaptarlo a las necesidades específicas de su investigación.


Se planea seguir perfeccionando el modelo para acelerar los tiempos de predicción y expandir las posibilidades de aplicación. "Esto es solo el comienzo," añadió la profesora Barzilay. "Existen muchas direcciones potenciales para el desarrollo futuro, y la comunidad juega un papel clave en este proceso."


Impacto global


Expertos de diversas áreas han reconocido la importancia de este modelo abierto. "Boltz-1 transformará la investigación biomolecular al permitir el acceso a herramientas avanzadas a una comunidad más amplia," dijo Mathai Mammen, presidente de Parabilis Medicines. Jonathan Weissman, profesor de biología en el MIT, destacó que espera una serie de aplicaciones creativas gracias a la apertura del modelo.


Esta herramienta no solo acelera el proceso de desarrollo de nuevos medicamentos, sino que también permite a los científicos crear modelos biomoleculares personalizados para investigaciones en diversas áreas, desde la genética hasta la oncología. Su impacto en la ciencia ya ha sido reconocido como un paso clave hacia un futuro más inclusivo y colaborativo en las ciencias moleculares.

Hora de creación: 19 diciembre, 2024
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