Utilizamos cookies para comprender de qué manera utiliza nuestro sitio y para mejorar su experiencia. Esto incluye personalizar el contenido y la publicidad. Para más información, Haga clic. Si continua usando nuestro sitio, consideraremos que acepta que utilicemos cookies. Política de cookies.

Presenta Sitios para socios Información LinkXpress hp
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros

Deascargar La Aplicación Móvil




Eventos

02 jun 2026 - 04 jun 2026
17 jun 2026 - 19 jun 2026

Enfoque basado en inteligencia artificial podría ayudar a desarrollar nuevas terapias de anticuerpos contra la COVID-19 basadas en proteínas

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 05 Apr 2021
Ilustración
Ilustración
Un enfoque nuevo generando proteínas sintéticas usando inteligencia artificial (IA) tiene enorme potencial para desarrollar enzimas industriales eficaces como también medicina basada en proteínas, tales como anticuerpos y vacunas para el tratamiento de COVID-19.

Investigadores de la Universidad de Tecnología Chalmers (Gothenburg, Suecia) han demostrado que IA es ahora capaz de generar proteínas novedosas, funcionalmente activas. Las proteínas son grandes, moléculas complejas que juegan un papel crucial en todas las células vivas, construyendo, modificando, y descomponiendo otras moléculas naturalmente dentro de nuestras células. También son ampliamente usadas en procesos industriales y productos, y en nuestras vidas diarias. Los medicamentos basados en proteínas son muy comunes, la insulina medicamento para la diabetes es una de las más prescritas. Algunas de las medicinas para el cáncer, más costosas y eficaces, también se basan en proteínas, como también las fórmulas de anticuerpos actualmente usadas para tratar el COVID-19.

Los métodos actuales usados para ingeniería de proteína se basan en introducir mutaciones aleatorias a las secuencias de proteína. Sin embargo, con cada mutación aleatoria adicional introducida, la actividad de la proteína disminuye. En un descubrimiento en el campo de las proteínas sintéticas, los investigadores de Chalmers han desarrollado un enfoque basado en inteligencia artificial llamado ProteinGAN, que usa un enfoque de aprendizaje profundo generativo. En esencia, la IA cuenta con una gran cantidad de datos de proteínas bien estudiadas; estudia estos datos e intenta crear proteínas nuevas basándose en ellos.

Al mismo tiempo, otra parte de la IA trata de averiguar si las proteínas sintéticas son falsas o no. Las proteínas son enviadas una y otra vez en el sistema hasta que la IA ya no puede diferenciar si son sintéticas o no. Este método es bien conocido por crear fotografías y videos de personas que no existen, pero en este estudio, fue usado para producir variantes de proteína muy diversas con propiedades físicas semejantes a las naturales que podrían ser usadas para sus funciones.

Las proteínas usadas ampliamente en los productos cotidianos no siempre son completamente naturales sino que son hechas por medio de biología sintética y técnicas de ingeniería de proteínas. Usando esas técnicas, las secuencias de proteínas originales son modificadas con la esperanza de crear nuevas variantes de proteínas sintéticas que sean más eficientes, estables, y adaptadas a aplicaciones particulares. El enfoque nuevo basado en IA es de importancia para desarrollar enzimas industriales eficaces como también terapias nuevas basadas en proteínas, como anticuerpos y vacunas para el tratamiento del COVID-19.

“Lo que ahora podemos demostrar ofrece un potencial fantástico para una cantidad de aplicaciones futuras, como el desarrollo más rápido y más rentable de medicamentos basados en proteínas”, dijo Aleksej Zelezniak, profesor asociado del departamento de Biología e Ingeniería Biológica.

Enlace relacionado:
Universidad de Tecnología Chalmers

Miembro Oro
STI Test
Vivalytic MG, MH, UP/UU
Software de laboratorio
Acusera 24•7
New
Automated Clinical Chemistry Analyzer
Envoy 500+
New
Manual Pipetting Aid
Pipette Controllers macro

Canales

Química Clínica

ver canal
Imagen: El método dSAA divide el líquido cefalorraquídeo de un paciente en compartimentos a escala de nanolitros y cuenta digitalmente la cantidad de

Prueba ultrasensible detecta un biomarcador clave de un subtipo de demencia frontotemporal

La demencia afecta a más de 57 millones de personas en todo el mundo y se prevé que esta cifra casi se duplique en las próximas dos décadas, lo que supone una gran carga para... Más

Diagnóstico Molecular

ver canal
Imagen: los hallazgos podrían permitir la elaboración de perfiles de biopsia líquida no invasiva del complejo microambiente tumoral, lo que ayudaría a guiar las decisiones oncológicas de precisión en todos los cánceres y terapias (Crédito de la foto: Shutterstock)

Prueba de sangre mapea microambiente tumoral para predecir respuesta a la inmunoterapia

La inmunoterapia ha transformado el tratamiento del cáncer, pero su beneficio duradero se limita a un subconjunto de pacientes, y los médicos aún carecen de herramientas fiables para... Más

Hematología

ver canal
Imagen: EasyM es una prueba de sangre altamente sensible que rastrea un biomarcador de mieloma llamado proteína M (crédito de la foto: 123RF)

Análisis de sangre permite la detección temprana de recaída del mieloma múltiple

Las biopsias de médula ósea siguen siendo fundamentales para diagnosticar y monitorizar el mieloma múltiple, pero el procedimiento es doloroso, invasivo y a menudo se repite con el tiempo.... Más

Microbiología

ver canal
Imagen: Biosensor para la detección de tuberculosis (fotografía cortesía de la UPV)

Biosensor de antígeno detecta tuberculosis activa en una hora

La tuberculosis sigue siendo un importante desafío de salud global y continúa siendo una causa significativa de morbilidad y mortalidad. El informe mundial de 2024 de la Organización... Más

Patología

ver canal
Imagen: ArteraAI Breast analiza imágenes histopatológicas digitalizadas junto con variables clínicas del paciente para producir una puntuación de riesgo derivada de IA que proporciona información de pronóstico sobre la probabilidad de metástasis a distancia (Crédito de la imagen: Adobe Stock)

Herramienta de patología digital con IA para la estratificación del riesgo en cáncer de mama

La evaluación del riesgo en el momento del diagnóstico es fundamental para guiar el tratamiento del cáncer de mama invasivo en estadio temprano, con receptor hormonal positivo y receptor 2 del factor de... Más
Copyright © 2000-2026 Globetech Media. All rights reserved.