{"id":174049,"date":"2024-08-27T07:30:00","date_gmt":"2024-08-27T06:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/es\/?p=174049"},"modified":"2024-08-26T14:49:47","modified_gmt":"2024-08-26T13:49:47","slug":"alphafold-todo-lo-que-necesitas-saber","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/es\/alphafold-todo-lo-que-necesitas-saber","title":{"rendered":"AlphaFold: Todo lo que necesitas saber"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"174049\" class=\"elementor elementor-174049\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3f1c6bb e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3f1c6bb\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a6b1f81 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"a6b1f81\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><p class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Las prote\u00ednas son mol\u00e9culas esenciales para la vida, desempe\u00f1an un papel fundamental en muchos procesos biol\u00f3gicos. Est\u00e1n presentes en todas las c\u00e9lulas vivas y cumplen una variedad de funciones cruciales. Est\u00e1n compuestas por amino\u00e1cidos y se pliegan en estructuras tridimensionales espec\u00edficas que determinan su funci\u00f3n.<\/p>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ce4cd88 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ce4cd88\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Estas estructuras complejas permiten que las prote\u00ednas interact\u00faen con otras mol\u00e9culas, catalicen reacciones qu\u00edmicas, transmitan se\u00f1ales celulares y proporcionen soporte estructural a las c\u00e9lulas y tejidos.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f1d880a elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"f1d880a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"418\" height=\"235\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/08\/image1-4.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-174055\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/08\/image1-4.png 418w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/08\/image1-4-300x169.png 300w\" sizes=\"(max-width: 418px) 100vw, 418px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\">Fuente: <a href=\"https:\/\/deepmind.google\/discover\/blog\/a-glimpse-of-the-next-generation-of-alphafold\/\">A glimpse of the next generation of AlphaFold - Google DeepMind<\/a><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-322a30d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"322a30d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">However, predecir con exactitud la estructura de una prote\u00edna a partir de su secuencia de amino\u00e1cidos ha sido, por mucho tiempo, un gran desaf\u00edo en la biolog\u00eda y bioqu\u00edmica. Entender esta estructura es esencial, ya que facilita una mejor comprensi\u00f3n del <\/span><b>mecanismo de acci\u00f3n de las prote\u00ednas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y desarrollar estrategias para modular su funci\u00f3n, lo cual es crucial para el desarrollo de nuevas medicinas y tratamientos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En este contexto es donde sobresale AlphaFold, un avance revolucionario en el campo de la <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/inteligencia-artificial-definicion\">inteligencia artificial<\/a>.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-82ca921 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"82ca921\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1a35ca5 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1a35ca5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfQu\u00e9 es AlphaFold?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d6a517f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d6a517f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">AlphaFold es un programa de <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/inteligencia-artificial-definicion\">inteligencia artificial (IA)<\/a> desarrollado por <strong>DeepMind<\/strong>, una subsidiaria de Google especializada en deep learning. AlphaFold emplea <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/u-net-lo-que-tienes-que-saber\">redes neuronales<\/a> para predecir con exactitud la <\/span><b>estructura tridimensional de las prote\u00ednas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> a partir de sus secuencias de amino\u00e1cidos. Esta innovaci\u00f3n tiene el potencial de transformar <\/span><b>nuestro entendimiento de los procesos biol\u00f3gicos fundamentales<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y acelerar avances en medicina y biotecnolog\u00eda.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0f65ed4 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"0f65ed4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Formaci\u00f3n en desarrollo de IA<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7b29ab8 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"7b29ab8\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9de66e1 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"9de66e1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Los desaf\u00edos de la predicci\u00f3n de la estructura de las prote\u00ednas<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-97dd2ef elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"97dd2ef\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">La predicci\u00f3n de la estructura de las prote\u00ednas representa un significativo desaf\u00edo en la biolog\u00eda molecular debido a varios factores complejos.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c25e5b0 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c25e5b0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">1. Diversidad de secuencias y estructuras:<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9001124 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9001124\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Hasta la fecha, se han identificado m\u00e1s de 200 millones de prote\u00ednas, y muchas m\u00e1s son descubiertas cada a\u00f1o. Cada una de estas presenta una forma tridimensional \u00fanica.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">De hecho, las prote\u00ednas est\u00e1n formadas por 20 tipos de <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/machine-learning-definicion-funcionamiento-usos\">amino\u00e1cidos<\/a> distintos, organizados en secuencias que pueden variar en longitud y composici\u00f3n. Esta diversidad genera una <\/span><b>amplia gama de estructuras tridimensionales posibles<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, haciendo extremadamente dif\u00edcil la predicci\u00f3n precisa de estas estructuras.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-79a49a0 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"79a49a0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">2. Limitaciones de los m\u00e9todos experimentales:<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e2764d9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e2764d9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Para determinar la estructura de las prote\u00ednas, existen distintos m\u00e9todos experimentales como la cristalograf\u00eda de rayos X o la <\/span><b>resonancia magn\u00e9tica nuclear (RMN)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. No obstante, estas t\u00e9cnicas son costosas, tardadas y no siempre exitosas.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Adem\u00e1s, existen prote\u00ednas para las cuales es dif\u00edcil, sino imposible, <\/span><b>obtener datos estructurales exactos utilizando m\u00e9todos experimentales tradicionales<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Estas prote\u00ednas incluyen aquellas que son muy grandes, muy flexibles o que no cristalizan f\u00e1cilmente.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Por ello, durante d\u00e9cadas, los cient\u00edficos han buscado un m\u00e9todo que permita determinar de manera confiable la estructura de una prote\u00edna usando \u00fanicamente su secuencia de amino\u00e1cidos.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2ad11e3 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"2ad11e3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"900\" height=\"514\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/08\/alphafold-datascientest1.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-174059\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/08\/alphafold-datascientest1.jpg 900w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/08\/alphafold-datascientest1-300x171.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/08\/alphafold-datascientest1-768x439.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 900px) 100vw, 900px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-72dc192 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"72dc192\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8cb83eb elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8cb83eb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">El \u00e9xito de AlphaFold<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bc337ed elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"bc337ed\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">La competencia <\/span><b>CASP (Critical Assessment of Structure Prediction)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> es un evento organizado cada dos a\u00f1os que tiene como prop\u00f3sito evaluar los m\u00e9todos de predicci\u00f3n de estructuras tridimensionales de las prote\u00ednas.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Para esto, se seleccionan como objetivos <\/span><b>estructuras de prote\u00ednas recientemente determinadas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> de manera experimental (pero a\u00fan no publicadas). En las semanas subsecuentes, los diferentes equipos participantes deben proporcionar las estructuras de estas prote\u00ednas predichas por su m\u00e9todo. Las <\/span><b>predicciones<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> son luego comparadas con las estructuras experimentales reales, lo que permite evaluar la precisi\u00f3n de los diferentes m\u00e9todos de predicci\u00f3n.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En 2018, <\/span><b>DeepMind<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> emergi\u00f3 entre los equipos participantes. Desde esa sesi\u00f3n (<\/span><b>CASP13<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">), AlphaFold demostr\u00f3 ser m\u00e1s eficiente que todos sus competidores.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En <\/span><b>CASP14<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, en 2020, AlphaFold super\u00f3 a todos los otros equipos con una precisi\u00f3n sin precedentes, alcanzando niveles similares a los de los m\u00e9todos experimentales convencionales. Este \u00e9xito fue celebrado como una <\/span><b>ruptura significativa<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en el campo.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-86d97b5 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"86d97b5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">M\u00e1s informaci\u00f3n sobre AlphaFold<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-011ce18 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"011ce18\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b31c1d4 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"b31c1d4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfC\u00f3mo funciona AlphaFold?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-615ad84 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"615ad84\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">AlphaFold combina <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/deep-learning-definicion\">t\u00e9cnicas de deep learning<\/a> y modelado estructural para predecir las estructuras de prote\u00ednas. Estas son las principales etapas del proceso:<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Entrada de datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: La secuencia lineal de amino\u00e1cidos de la prote\u00edna objetivo se ingresa como informaci\u00f3n preliminar. AlphaFold genera alineaciones de secuencias m\u00faltiples (MSA) para encontrar secuencias similares en las bases de datos de prote\u00ednas, brindando contextos evolutivos.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Modelado<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: AlphaFold utiliza modelos de deep learning, incluyendo transformadores, para analizar las relaciones entre los amino\u00e1cidos. Los transformadores son capaces de manejar relaciones a larga distancia en las secuencias, lo cual es crucial para predecir las interacciones entre residuos distantes en la secuencia lineal pero cercanos en la estructura 3D.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Predicci\u00f3n de distancias y \u00e1ngulos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: AlphaFold predice las distancias entre pares de amino\u00e1cidos y los \u00e1ngulos de los enlaces qu\u00edmicos, lo que ayuda a establecer la forma 3D de la prote\u00edna.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Ensamblaje estructural<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Utilizando las predicciones de distancias y \u00e1ngulos, AlphaFold ensambla la estructura tridimensional de la prote\u00edna minimizando una funci\u00f3n de energ\u00eda que penaliza configuraciones no realistas.<\/span><\/li><li><b>Evaluaci\u00f3n de la predicci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: La estructura predicha es evaluada por su precisi\u00f3n en comparaci\u00f3n con datos experimentales disponibles, utilizando t\u00e9cnicas de refinamiento para mejorar la calidad del modelo.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d697de8 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"d697de8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"900\" height=\"514\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/08\/alphafold-datascientest2.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-174066\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/08\/alphafold-datascientest2.jpg 900w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/08\/alphafold-datascientest2-300x171.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/08\/alphafold-datascientest2-768x439.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 900px) 100vw, 900px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-134030e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"134030e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3d06367 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3d06367\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Aplicaciones de AlphaFold<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ab2215c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ab2215c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Permitiendo una predicci\u00f3n r\u00e1pida y precisa de las estructuras de prote\u00ednas, AlphaFold abre nuevas perspectivas para la investigaci\u00f3n biom\u00e9dica y farmac\u00e9utica. Por ejemplo:<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Desarrollo de f\u00e1rmacos:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> El conocimiento de las estructuras de prote\u00ednas facilita el dise\u00f1o de medicamentos que interact\u00faen con prote\u00ednas espec\u00edficas involucradas en enfermedades.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Biolog\u00eda sint\u00e9tica:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Los cient\u00edficos pueden crear prote\u00ednas nuevas con funciones espec\u00edficas para aplicaciones industriales o medioambientales.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Investigaci\u00f3n b\u00e1sica:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Entender la estructura de las prote\u00ednas ayuda a explicar los mecanismos biol\u00f3gicos subyacentes y a descubrir nuevos objetivos terap\u00e9uticos.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0dbb341 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"0dbb341\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8d46e97 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8d46e97\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Compartiendo a trav\u00e9s de la base de datos AlphaFold<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5f7e321 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5f7e321\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Comprometido con la compartici\u00f3n de su tecnolog\u00eda, AlphaFold ha sido hecho disponible a la comunidad cient\u00edfica por parte de DeepMind a trav\u00e9s de la base de datos <\/span><b>AlphaFold Protein Structure<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> que alberga las predicciones generadas por AlphaFold.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Esta base de datos est\u00e1 <\/span><b>disponible de forma gratuita<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, permitiendo a investigadores de todo el mundo consultar y utilizar esta informaci\u00f3n para sus propios estudios.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Contiene m\u00e1s de <\/span><b>350 000 estructuras, incluyendo 20 000 prote\u00ednas humanas conocidas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, as\u00ed como los proteomas de otros organismos relevantes para la investigaci\u00f3n biol\u00f3gica, como la levadura y el rat\u00f3n.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4ebca79 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"4ebca79\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-82afcd4 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"82afcd4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Conclusi\u00f3n<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-affc41d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"affc41d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Por lo tanto, el \u00e9xito de AlphaFold en la predicci\u00f3n de la estructura de las prote\u00ednas demuestra <\/span><b>el potencial revolucionario de la inteligencia artificial y el deep learning<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en la ciencia.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Para saber m\u00e1s sobre las tecnolog\u00edas de deep learning y formarte en el campo de la Data Science, <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\u00fanete a DataScientest<\/a>.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7733e4e elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"7733e4e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Descubra la formaci\u00f3n de Cient\u00edfico de Datos<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ff08e43 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"ff08e43\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5d54f68 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"5d54f68\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"\u00bfQu\u00e9 es AlphaFold?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"AlphaFold es un programa de inteligencia artificial desarrollado por DeepMind, una filial de Google, dise\u00f1ado para predecir las estructuras tridimensionales de las prote\u00ednas a partir de sus secuencias de amino\u00e1cidos. AlphaFold utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para realizar predicciones muy precisas, lo que representa un avance importante en el campo de la biolog\u00eda estructural.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"\u00bfPor qu\u00e9 es importante AlphaFold para la investigaci\u00f3n cient\u00edfica?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"AlphaFold ha revolucionado la biolog\u00eda estructural al permitir predecir r\u00e1pidamente y con gran precisi\u00f3n la estructura de las prote\u00ednas, lo que antes era un proceso laborioso y costoso. Esta capacidad acelera la comprensi\u00f3n de los mecanismos biol\u00f3gicos, facilita el descubrimiento de nuevos medicamentos y permite una mejor comprensi\u00f3n de las enfermedades a nivel molecular.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"\u00bfC\u00f3mo funciona AlphaFold?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"AlphaFold utiliza redes neuronales profundas entrenadas en bases de datos de secuencias de prote\u00ednas y sus estructuras conocidas. El modelo integra informaci\u00f3n sobre la proximidad de los residuos de amino\u00e1cidos y utiliza t\u00e9cnicas de optimizaci\u00f3n para predecir la estructura minimizando los errores. Las predicciones de AlphaFold se refinan posteriormente para ajustarse a las restricciones f\u00edsicas y qu\u00edmicas de las prote\u00ednas.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"\u00bfCu\u00e1les son las posibles aplicaciones de AlphaFold?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Las aplicaciones de AlphaFold son amplias e incluyen la investigaci\u00f3n biom\u00e9dica, el descubrimiento de medicamentos, la biotecnolog\u00eda y la bioingenier\u00eda. Por ejemplo, AlphaFold puede ayudar a identificar objetivos terap\u00e9uticos para nuevas enfermedades, dise\u00f1ar enzimas para aplicaciones industriales y crear prote\u00ednas modificadas para usos espec\u00edficos en medicina e investigaci\u00f3n.\"\r\n    }\r\n  }]\r\n}\r\n<\/script>\r\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Las prote\u00ednas son mol\u00e9culas esenciales para la vida, desempe\u00f1an un papel fundamental en muchos procesos biol\u00f3gicos. Est\u00e1n presentes en todas las c\u00e9lulas vivas y cumplen una variedad de funciones cruciales. Est\u00e1n compuestas por amino\u00e1cidos y se pliegan en estructuras tridimensionales espec\u00edficas que determinan su funci\u00f3n. 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