Argentinos crean un software con IA para analizar enfermedades neurodegenerativas
Un equipo desarrolló una herramienta informática que mejora la predicción de agregados proteicos asociados a enfermedades neurodegenerativas. El sistema es gratuito, más preciso que los métodos actuales y promete acelerar avances médicos y científicos.
Un grupo de investigadores del CONICET, la Fundación Instituto Leloir (FIL) y el ITBA desarrolló un software basado en inteligencia artificial que permite estudiar proteínas vinculadas a enfermedades neurodegenerativas como el Alzheimer, el Parkinson y la esclerosis lateral amiotrófica (ELA).
La herramienta, llamada AggrescanAI, introduce un nuevo enfoque para anticipar el comportamiento dañino de estas moléculas en el cerebro.
Uno de los grandes desafíos de la medicina moderna es comprender por qué ciertas proteínas se pliegan de forma incorrecta y forman agregados tóxicos que contribuyen al desarrollo de estas patologías. AggrescanAI logra predecir con mayor precisión las llamadas “Regiones Propensas a la Agregación”.
El trabajo fue liderado por especialistas argentinos en colaboración con científicos de la Universidad Autónoma de Barcelona y publicado en la revista Journal of Molecular Biology. El primer autor es Álvaro Navarro, doctorando bajo la dirección de la investigadora Cristina Marino-Buslje.
Una nueva forma de “leer” las proteínas
“A diferencia de las herramientas anteriores, que veían a las proteínas como simples cadenas de letras, nuestro software ‘lee’ la proteína de la misma manera que un humano una oración”, explicó Cristina Marino-Buslje, investigadora del CONICET en el Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires (IIBBA, CONICET-FIL), jefa del Laboratorio de Bioinformática Estructural de la FIL y coautora del trabajo.
Para desarrollar la herramienta, el equipo utilizó un modelo de lenguaje de proteínas (pLM) llamado ProtT5, uno de los más avanzados en este campo. Estos modelos funcionan de manera similar a los sistemas de IA que procesan lenguaje humano, pero aplicados a secuencias de aminoácidos.
Los pLM transforman cada aminoácido en representaciones numéricas conocidas como “embeddings”, que capturan su función y el contexto dentro de la proteína. De este modo, la inteligencia artificial puede anticipar propiedades biológicas sin necesidad de conocer la estructura tridimensional completa.
Además, el software puede utilizarse para identificar mutaciones genéticas peligrosas, es decir, cambios en las proteínas que aumentan la probabilidad de agregación. Esta información podría ayudar a los médicos a realizar diagnósticos más tempranos y a diseñar terapias personalizadas.
Acceso libre para la comunidad científica
AggrescanAI es de acceso gratuito y está disponible a través de una notebook de Google Colab. Los usuarios solo deben ingresar la secuencia de la proteína que desean analizar y ejecutar el programa para obtener resultados sobre su tendencia a la agregación.
El software puede utilizarse en el repositorio oficial del proyecto, donde se encuentran las instrucciones completas para su uso. Esta apertura busca democratizar el acceso a herramientas avanzadas de bioinformática y potenciar la investigación colaborativa a nivel global.
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