Científicos usan AlphaFold para diseñar cultivos resistentes al calor
Investigadores de Google DeepMind están aplicando su modelo de predicción de proteínas para modificar una enzima clave de la fotosíntesis y crear plantas que soporten mejor las altas temperaturas del cambio climático.
Google DeepMind está usando AlphaFold (su modelo de IA que predice la estructura de proteínas) para modificar Rubisco, una enzima clave de la fotosíntesis (el proceso por el cual las plantas convierten luz solar en energía), y hacerla más resistente al calor. El objetivo es crear cultivos que sobrevivan mejor al cambio climático.
Un equipo de investigadores está utilizando AlphaFold (el modelo de inteligencia artificial de Google DeepMind que predice la estructura tridimensional de las proteínas) para diseñar cultivos capaces de resistir mejor el calor extremo, según informó la compañía en su blog oficial. El proyecto se centra en modificar una enzima crucial para la fotosíntesis (el proceso por el cual las plantas convierten luz solar en energía) y hacerla más estable a temperaturas elevadas.
La iniciativa responde a una amenaza real: a medida que el planeta se calienta, muchas plantas de las que dependemos para alimentarnos pierden eficiencia o mueren directamente cuando las temperaturas superan ciertos umbrales. La enzima en cuestión, conocida como Rubisco, es especialmente sensible al calor y su mal funcionamiento reduce drásticamente la productividad de los cultivos.
AlphaFold permite a los científicos predecir cómo cambiará la forma de una proteína si modifican su secuencia de aminoácidos (las piezas fundamentales que forman las proteínas). Con esa información, pueden diseñar versiones de la enzima que mantengan su función pero sean más resistentes a temperaturas altas, sin necesidad de realizar cientos de experimentos a ciegas en el laboratorio.
El trabajo forma parte de un esfuerzo más amplio por aplicar la inteligencia artificial al diseño de proteínas con aplicaciones prácticas, desde medicamentos hasta soluciones climáticas. Aunque los cultivos modificados mediante esta técnica aún están en fase experimental y tardarán años en llegar al campo, el enfoque representa un cambio significativo: en lugar de buscar plantas resistentes en la naturaleza o crear mutaciones al azar, los investigadores pueden ahora diseñar las proteínas que necesitan desde cero.
DeepMind no ha especificado qué especies de cultivos se están probando ni cuándo podrían estar disponibles comercialmente, pero la técnica podría aplicarse en principio a cualquier planta cuya fotosíntesis dependa de esta enzima, desde cereales hasta hortalizas. El anuncio se produce en un momento en que la comunidad científica busca con urgencia soluciones tecnológicas para asegurar la producción de alimentos en un clima cada vez más volátil.
