Predicción de la estructura de proteínas por aprendizaje profundo (AlphaFold 2)
Protein structure prediction by deep learning (AlphaFold 2)
- Fecha
- 2020-2021 · fiabilidad alta
- Lugar
- DeepMind, Londres, Inglaterra
- Autoría
- Demis Hassabis y John Jumper (DeepMind); David Baker (diseño de proteínas, Seattle)
- Personas
- 👤 David Baker1962–👤 Demis Hassabis1976–👤 John Michael Jumper1985–
- Ámbito
- Vida y salud
Qué se descubrió
AlphaFold 2 predice la estructura tridimensional de casi cualquier proteína a partir de su secuencia con precisión experimental, resolviendo un problema de 50 años; DeepMind publica 200 millones de estructuras. Baker demuestra el diseño de proteínas nuevas.
Nobel de Química 2024 (Baker, Hassabis y Jumper).
A qué dio paso
- diseño de fármacos estructural masivo
- biología estructural computacional
- diseño de enzimas y proteínas de novo
- IA en química (AlphaFold 3 para complejos, 2024)
Se apoya en
- Retropropagación para entrenar redes neuronales profundas1986
- Arquitectura transformer (Attention Is All You Need)2017
- cristalografía de proteínas (Kendrew, Perutz)
- paradoja de Levinthal y CASP
Hizo posible
- bases de datos de estructuras predichas
- enzimas diseñadas