Tecnología

Investigadores Crean una Proteína Artificial Simulando 500 Millones de Años de Evolución con IA

EvolutionaryScale ha creado una nueva proteína fluorescente llamada esmGFP utilizando su modelo ESM3, que simula 500 millones de años de evolución. El estudio, publicado en Science, destaca el uso de más de 771 mil millones de paquetes de datos y más de un billón de teraflops, el mayor poder de computación utilizado en biología.

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Investigadores Crean una Proteína Artificial Simulando 500 Millones de Años de Evolución con IA

EvolutionaryScale ha creado una nueva proteína fluorescente llamada esmGFP utilizando su modelo ESM3, que simula 500 millones de años de evolución. El estudio, publicado en Science, destaca el uso de más de 771 mil millones de paquetes de datos y más de un billón de teraflops, el mayor poder de computación utilizado en biología.

“ESM3 ha encontrado un nuevo espacio de proteínas fluorescentes que podrían haber existido, pero que no se desarrollaron en la naturaleza”

- Destacaron los investigadores.

18/1/2025

La empresa de inteligencia artificial EvolutionaryScale ha revelado un avance significativo en el campo de la biología con el desarrollo de una proteína fluorescente artificial denominada esmGFP. Esta proteína ha sido creada mediante el modelo ESM3 (EvolutionaryScale Model 3), un sofisticado sistema de simulación que emula 500 millones de años de evolución.

El modelo ESM3 utiliza un vasto conjunto de datos compuesto por 771,000 millones de paquetes de datos, que incluyen 3.150 millones de secuencias, 236 millones de estructuras y 539 millones de rasgos funcionales. Este esfuerzo ha requerido más de un billón de teraflops, convirtiéndose en el mayor poder de computación jamás utilizado en biología.

El ESM3 fue diseñado para generar proteínas con características específicas y, en este caso, se centró en crear una nueva versión de la proteína fluorescente verde (GFP), originalmente descubierta en una medusa y ampliamente utilizada en la investigación como marcador. La proteína resultante, esmGFP, muestra un 58% de similitud con la GFP más cercana, lo que se compara con 500 millones de años de evolución natural.

La investigación, publicada en la revista Science el 16 de enero de 2025, destaca las capacidades avanzadas del ESM3 para seguir instrucciones complejas y su alta sensibilidad a la alineación, mejorando de esta manera su precisión. Los investigadores subrayan que el modelo ha identificado un nuevo espacio de proteínas fluorescentes que podrían haber existido pero no se desarrollaron en la naturaleza.

El estudio también proporciona evidencia de que la evolución de las proteínas podría haber seguido múltiples caminos, apoyando la idea de la contingencia en la evolución, tal y como lo planteó el biólogo Stephen Jay Gould. En menos de una semana desde su publicación, el estudio ha sido descargado 2,521 veces, reflejando el interés y la relevancia de este descubrimiento en la comunidad científica.

La creación de esmGFP representa un avance significativo en el uso de la inteligencia artificial para la biología. Con aplicaciones potenciales en el diseño de proteínas para usos terapéuticos y ambientales, este desarrollo abre nuevas posibilidades en biotecnología y medicina.

Algo Curioso

“ESM3 ha encontrado un nuevo espacio de proteínas fluorescentes que podrían haber existido, pero que no se desarrollaron en la naturaleza”

- Destacaron los investigadores.

Jan 18, 2025
Colglobal News

La empresa de inteligencia artificial EvolutionaryScale ha revelado un avance significativo en el campo de la biología con el desarrollo de una proteína fluorescente artificial denominada esmGFP. Esta proteína ha sido creada mediante el modelo ESM3 (EvolutionaryScale Model 3), un sofisticado sistema de simulación que emula 500 millones de años de evolución.

El modelo ESM3 utiliza un vasto conjunto de datos compuesto por 771,000 millones de paquetes de datos, que incluyen 3.150 millones de secuencias, 236 millones de estructuras y 539 millones de rasgos funcionales. Este esfuerzo ha requerido más de un billón de teraflops, convirtiéndose en el mayor poder de computación jamás utilizado en biología.

El ESM3 fue diseñado para generar proteínas con características específicas y, en este caso, se centró en crear una nueva versión de la proteína fluorescente verde (GFP), originalmente descubierta en una medusa y ampliamente utilizada en la investigación como marcador. La proteína resultante, esmGFP, muestra un 58% de similitud con la GFP más cercana, lo que se compara con 500 millones de años de evolución natural.

La investigación, publicada en la revista Science el 16 de enero de 2025, destaca las capacidades avanzadas del ESM3 para seguir instrucciones complejas y su alta sensibilidad a la alineación, mejorando de esta manera su precisión. Los investigadores subrayan que el modelo ha identificado un nuevo espacio de proteínas fluorescentes que podrían haber existido pero no se desarrollaron en la naturaleza.

El estudio también proporciona evidencia de que la evolución de las proteínas podría haber seguido múltiples caminos, apoyando la idea de la contingencia en la evolución, tal y como lo planteó el biólogo Stephen Jay Gould. En menos de una semana desde su publicación, el estudio ha sido descargado 2,521 veces, reflejando el interés y la relevancia de este descubrimiento en la comunidad científica.

La creación de esmGFP representa un avance significativo en el uso de la inteligencia artificial para la biología. Con aplicaciones potenciales en el diseño de proteínas para usos terapéuticos y ambientales, este desarrollo abre nuevas posibilidades en biotecnología y medicina.

La empresa de inteligencia artificial EvolutionaryScale ha revelado un avance significativo en el campo de la biología con el desarrollo de una proteína fluorescente artificial denominada esmGFP. Esta proteína ha sido creada mediante el modelo ESM3 (EvolutionaryScale Model 3), un sofisticado sistema de simulación que emula 500 millones de años de evolución.

El modelo ESM3 utiliza un vasto conjunto de datos compuesto por 771,000 millones de paquetes de datos, que incluyen 3.150 millones de secuencias, 236 millones de estructuras y 539 millones de rasgos funcionales. Este esfuerzo ha requerido más de un billón de teraflops, convirtiéndose en el mayor poder de computación jamás utilizado en biología.

El ESM3 fue diseñado para generar proteínas con características específicas y, en este caso, se centró en crear una nueva versión de la proteína fluorescente verde (GFP), originalmente descubierta en una medusa y ampliamente utilizada en la investigación como marcador. La proteína resultante, esmGFP, muestra un 58% de similitud con la GFP más cercana, lo que se compara con 500 millones de años de evolución natural.

La investigación, publicada en la revista Science el 16 de enero de 2025, destaca las capacidades avanzadas del ESM3 para seguir instrucciones complejas y su alta sensibilidad a la alineación, mejorando de esta manera su precisión. Los investigadores subrayan que el modelo ha identificado un nuevo espacio de proteínas fluorescentes que podrían haber existido pero no se desarrollaron en la naturaleza.

El estudio también proporciona evidencia de que la evolución de las proteínas podría haber seguido múltiples caminos, apoyando la idea de la contingencia en la evolución, tal y como lo planteó el biólogo Stephen Jay Gould. En menos de una semana desde su publicación, el estudio ha sido descargado 2,521 veces, reflejando el interés y la relevancia de este descubrimiento en la comunidad científica.

La creación de esmGFP representa un avance significativo en el uso de la inteligencia artificial para la biología. Con aplicaciones potenciales en el diseño de proteínas para usos terapéuticos y ambientales, este desarrollo abre nuevas posibilidades en biotecnología y medicina.

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