Un nuevo software con inteligencia artificial ayuda a estudiar proteínas asociadas al Alzheimer y otras enfermedades

Investigadores argentinos presentaron una nueva herramienta informática que utiliza inteligencia artificial (IA) para anticipar regiones de proteínas que tienden a formar agregados tóxicos, un proceso central en enfermedades neurodegenerativas como el Alzheimer, el Parkinson y la esclerosis lateral amiotrófica (ELA). La iniciativa fue liderada por el grupo de Bioinformática Estructural de la Fundación Instituto Leloir, en colaboración con científicos de la Universidad Autónoma de Barcelona.

La herramienta, denominada AggrescanAI, fue desarrollada utilizando técnicas de aprendizaje profundo adaptadas al “lenguaje” de las proteínas, lo que permite analizar secuencias aminoácidas de forma similar a cómo un modelo de lenguaje interpreta frases. A diferencia de métodos clásicos que leen a las proteínas como cadenas simples de letras, el nuevo sistema identifica cómo el contexto biológico de cada segmento influye en su propensión a agregarse.

Según los científicos, entender y predecir estas “Regiones Propensas a la Agregación” es un paso crucial para comprender por qué ciertas proteínas mal plegadas forman depósitos insolubles que contribuyen a la neurodegeneración. La agregación de proteínas es un fenómeno biológico que se ha vinculado con el daño neuronal y el avance de patologías crónicas del sistema nervioso.

Innovación y acceso libre

Una de las principales ventajas de AggrescanAI es que está disponible de forma gratuita y de fácil uso mediante una notebook de Google Colab. Los usuarios únicamente deben ingresar la secuencia de aminoácidos de la proteína de interés y ejecutar el análisis para obtener un perfil de agregación. Esta accesibilidad puede democratizar el uso de herramientas avanzadas de bioinformática, facilitando tanto la investigación académica como la exploración de posibles dianas terapéuticas.

Además, el software permite evaluar el impacto de posibles mutaciones genéticas sobre la tendencia de una proteína a agregarse, lo que podría ser útil tanto para la investigación biomédica como para aplicaciones clínicas, por ejemplo en el diseño de terapias o en diagnósticos más tempranos.

Un contexto tecnológico y científico mayor

Herramientas como AggrescanAI se enmarcan en una trayectoria más amplia de métodos computacionales para prever la propensión a la agregación de proteínas. El proyecto original AGGRESCAN, desarrollado en la década de 2000, fue pionero en la predicción de “puntos calientes” de agregación en secuencias proteicas y ha sido ampliamente utilizado para identificar segmentos propensos a formar depósitos en diversas proteínas de relevancia médica y biotecnológica.

La combinación de enfoques clásicos con técnicas modernas de inteligencia artificial representa un salto en la capacidad de análisis in silico, que puede acelerar estudios sobre la estructura y función proteica, y con ello contribuir a estrategias terapéuticas y diagnósticas frente a enfermedades que aún carecen de tratamientos eficaces.

Fuente: Agencia CyTA Leloir