Google es algo más que el buscador web más usado en España; es un gigante tecnológico y científico que es tan grande que tuvo que crear una empresa madre, Alphabet, para cubrir todo lo que hacía.

Por ejemplo, el desarrollo de Inteligencia Artificial ha sido una de las principales prioridades en los últimos años, especialmente aplicada a la medicina; es ahí donde ha conseguido logros en la detección de cáncer.

Otro proyecto que ha ganado mucha fuerza es el de DeepMind, que saltó a la fama después de vencer a los mejores maestros del Go, además de aprender ajedrez y jugar a videojuegos.

Google a por el secreto de la vida

Pero desde el principio Google dejó claro que el futuro de DeepMind iba mucho más allá de convertirse en maestra de juegos; hoy se ha demostrado, con el anuncio de que su sistema AlphaFold ha conseguido resolver uno de los grandes problemas a los que se enfrentaba la comunidad científica: el plegamiento de proteínas.

La composición química de una proteína no lo cuenta todo; la parte más importante es cómo se pliega sobre sí misma, creando micro estructuras, porque si no se pliega correctamente, no funcionará como debería en un sistema biológico. Esto es especialmente vital para el desarrollo de nuevas medicinas. Da igual que la composición sea correcta: si no se pliega de la manera en la que debe, no servirá para nada.

Eso es algo que la ciencia sabe desde hace 50 años, pero hasta ahora no ha podido hacer mucho al respecto, más que probar todas las combinaciones por 'fuerza bruta'. Así nacieron proyectos como Folding@Home, que aprovecha la potencia no usada de nuestros ordenadores y consolas para procesar el plegamiento de proteínas hasta dar con la solución correcta. Pero incluso así, simplemente se tarda demasiado, varios meses.

El logro de DeepMind

Lo que el equipo de DeepMind ha conseguido con AlphaFold es pronosticar el plegamiento de proteínas con una gran precisión; concretamente, es capaz de saber cómo se plegará con un margen de error de apenas el diámetro de un átomo. Este proceso puede tardar días o incluso sólo unas horas, por lo que es posible obtener resultados casi inmediatos que a continuación pueden ser comprobados por investigadores.

Pese a que no es un sistema absolutamente preciso, sí que es lo suficiente como para dejar que los científicos hagan el resto del trabajo. Para comprender hasta qué punto este avance puede cambiarlo todo, está el ejemplo de un equipo de investigadores alemanes llevaba una década intentando averiguar la estructura de una proteína; una vez que recibieron la ayuda de DeepMind, en apenas media hora consiguieron hallar con la estructura final.

Una década de trabajo terminado en media hora; y eso es sólo el principio. En el futuro se espera que no sea necesaria esta intervención humana, y que los ordenadores sean capaces de alcanzar la precisión necesaria como para pronosticar el plegamiento de cualquier proteína; de manera efectiva, desvelando todos sus secretos y abriendo las puertas a nuevos desarrollos.