Yang, Z., Zeng, X., Zhao, Y. et al. AlphaFold2 y sus aplicaciones en biología y medicina. Sig Transduct Target Ther 8 , 115 (2023). https://doi.org/10.1038/s41392-023-01381-z
Recopilado por Carlos Cabrera Lozada. Individuo de Número, ANM Sillón VII. ORCID: 0000-0002-3133-5183. 05/10/2025
Resumen
AlphaFold2 (AF2) es un sistema de inteligencia artificial (IA) desarrollado por DeepMind que puede predecir estructuras tridimensionales (3D) de proteínas a partir de secuencias de aminoácidos con precisión atómica. La predicción de la estructura de proteínas es uno de los problemas más desafiantes en biología y química computacionales, y ha intrigado a los científicos durante 50 años. La aparición de AF2 representa un avance sin precedentes en la predicción de la estructura de proteínas y ha atraído mucha atención. La posterior publicación de las estructuras de más de 200 millones de proteínas predichas por AF2 despertó un gran entusiasmo en la comunidad científica, especialmente en los campos de la biología y la medicina. Se cree que AF2 tiene un impacto significativo en la biología estructural y en las áreas de investigación que requieren información sobre la estructura de las proteínas, como el descubrimiento de fármacos, el diseño de proteínas, la predicción de la función proteica, etc. Aunque no ha pasado mucho tiempo desde el desarrollo de AF2, ya existen bastantes estudios de aplicación de AF2 en los campos de la biología y la medicina, muchos de los cuales han demostrado preliminarmente su potencial. Para comprender mejor el AF2 y promover sus aplicaciones, en este artículo resumiremos el principio y la arquitectura del sistema del AF2, así como la clave de su éxito, y nos centraremos especialmente en revisar sus aplicaciones en los campos de la biología y la medicina. También se analizarán las limitaciones de la predicción actual del AF2.