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Proteins are macromolecules made up of long linear sequences of amino acids, which are the building blocks of life, and which are part of practically all of our body with an overwhelming variety, from enzymes or hormones to antibodies or muscles are made up of proteins all of them made up of different linear sequences.
Las proteínas son macromoléculas formadas por largas secuencias lineales de aminoácidos, que son los ladrillos de la vida, que forman parte de prácticamente todo nuestro cuerpo con una variedad abrumadora, desde enzimas u hormonas hasta los anticuerpos o los músculos están formados por proteínas todas ellas constituidas por distintas secuencias lineales.
Knowing the chemical structure of a protein is very easy because, as we said, they are simple sequences of amino acids, but the true function of proteins depends not so much on the sequence of amino acids as on the three-dimensional shape in which it is folded once manufactured that will determine its future role within our body.
Conocer la estructura química de una proteína es muy fácil pues, como dijimos, se trata de simples secuencias de aminoácidos pero, la verdadera función de las proteínas depende no tanto de la secuencia de aminoácidos como de la forma tridimensional en la que se pliega una vez fabricada que determinará su cometido futuro dentro de nuestro cuerpo.
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To give a fashion example, the spicules that surround the coronavirus are proteins that have the exact three-dimensional shape that fits into the lock of the cells it attacks, these cells recognize the virus as a key and allow it to pass, which facilitates that the virus reproduces itself and sets up the corresponding mess.
Por poner un ejemplo de actualidad, las espículas que rodean al coronavirus son proteínas que tienen la forma tridimensional exacta que encaja en la cerradura de las células a las que ataca, estas células reconocen al virus como una llave y le permite el paso lo que facilita que el virus se reproduzca y arme el desaguisado correspondiente.
As we mentioned, the difficult thing is not to know the properties of each sequence but to deduce what its final three-dimensional shape will be based on that sequence which, through the method of experimentation and error, would be a long and difficult task, as predicted in 1969 by the American biologist Cyrus Levinthal , to deduce all the possible configurations it would take more time than the age of the universe (about 14,000 million years).
Como comentábamos, lo difícil no es conocer las propiedades de cada secuencia sino deducir cual será su forma tridimensional final partiendo de esa secuencia que, mediante el método de experimentación y error sería una tarea larga y difícil, según predijo en 1969 el biólogo estadounidense Cyrus Levinthal deducir todas las configuraciones posibles se necesitaría más tiempo de la edad del universo (unos 14.000 millones de años).
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But this good gentleman would never have imagined that one day there would be DeepMind, the Google company that has created AI software called Alpha-Fold that is capable of predicting what the 3D structure of a protein will be from the sequence of amino acids that they compose it in a matter of minutes and with an astonishing hit rate.
Pero este buen señor nunca se hubiese imaginado que algún día existiría DeepMind, la compañía de Google que ha creado el software de IA llamado Alpha-Fold que es capaz de predecir cual será la estructura 3D de una proteína a partir de la secuencia de aminoácidos que la componen en cuestión de minutos y con una tasa de aciertos asombrosa.
With the data obtained, DeepMind intends to form a dataset with 100 million proteins and their 3D forms that will be publicly accessible and free, this knowledge will allow a better understanding of diseases and design drugs capable of ending diseases such as cancer, or design enzymes capable of degrade plastics or remove carbon from the atmosphere.
Three hooray for Deepmind: hip, hip hooray! hip Hip Hooray! hip Hip Hooray!
Con los datos obtenidos DeepMind pretende formar un dataset con 100 millones de proteínas y sus formas 3D que será de acceso público y gratuito, este conocimiento permitirá comprender mejor las enfermedades y diseñar fármacos capaces de acabar con enfermedades como el cáncer, o diseñar enzimas capaces de degradar los plásticos o extraer el carbono de la atmósfera.
Tres hurra por Deepmind: hip, hip hurra! hip, hip hurra! hip, hip hurra!
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https://www.theverge.com/2021/7/22/22586578/deepmind-alphafold-ai-protein-folding-human-proteome-released-for-free
