Científicos utilizaron una herramienta de IA para proteínas a fin de hacer más segura la edición genética

Puntos clave

• Investigadores publicaron hallazgos en Nature demostrando que la IA puede ayudar a rediseñar proteínas de edición genética para reducir cortes accidentales de ADN.
• AlphaFold, construido por Google DeepMind para predecir la forma tridimensional de las proteínas, fue adaptado para identificar regiones problemáticas en moléculas de edición genética.
• Todos los sistemas actuales de edición genética conllevan cierto riesgo de efectos fuera del objetivo, lo que significa que ocasionalmente cortan o alteran la parte incorrecta del ADN de un paciente.
• Las proteínas modificadas mostraron actividad reducida fuera del objetivo, un paso hacia hacer más seguras las terapias genéticas.

La edición genética ha pasado de ser una curiosidad de laboratorio a convertirse en tratamientos médicos reales durante los últimos dos decenios. Un problema de seguridad persistente la ha acompañado todo el camino.

¿Cuál es el problema de seguridad de la edición genética?

Todas las herramientas de edición genética creadas hasta ahora ocasionalmente cortan en el lugar incorrecto. El genoma humano, el conjunto completo de instrucciones genéticas empaquetadas en casi todas las células de su cuerpo, es enorme. Incluso una secuencia de letras de ADN que parece única puede aparecer dos o tres veces por pura coincidencia en tres mil millones de pares de bases. Cuando una proteína de edición genética encuentra una de esas copias accidentales y la corta, eso se llama efecto fuera del objetivo.

Un único corte errático en una sola célula es poco probable que cause daño. El problema es que las terapias efectivas deben editar millones de células. Incluso una tasa de error minúscula significa que un paciente acumulará un número significativo de cortes equivocados. Los científicos han pasado años intentando reducir ese riesgo hacia cero.

¿Cómo utilizaron los investigadores AlphaFold?

AlphaFold, desarrollado por Google DeepMind y ampliamente reconocido por resolver uno de los problemas de predicción más difíciles de la biología, modela la forma tridimensional en que se pliega una proteína. La forma determina la función: saber exactamente cómo se enrolla y dobla una proteína le indica qué partes agarran el ADN y cuáles hacen el corte. Cubrimos el papel expansivo de AlphaFold en la infraestructura científica nacional el 22 de julio, cuando Google dirigió $40 millones de créditos de IA hacia los laboratorios científicos de Estados Unidos.

El equipo, cuyo trabajo apareció en Nature, adaptó AlphaFold para hacer zoom en las regiones de proteínas de edición genética más asociadas con comportamiento fuera del objetivo. Una vez que esas regiones fueron mapeadas con precisión, los investigadores ajustaron la estructura de la proteína para hacerla más discriminante sobre qué secuencias de ADN actuaría. El resultado: proteínas que mantuvieron su precisión en el objetivo previsto mientras cometían menos cortes equivocados en otros lugares.

¿Qué significa esto para los pacientes?

Ninguna terapia nueva está lista para la clínica aún. Esta es investigación fundamental que remodela los recursos con los que cuentan los ingenieros antes de que alguien diseñe un tratamiento. Piénselo como mejorar el bisturí antes de la cirugía.

Si el enfoque se mantiene en pruebas posteriores, la recompensa serían terapias genéticas con un historial de seguridad más limpio. Los pacientes que podrían beneficiarse de editar un gen defectuoso vinculado a una enfermedad hereditaria o un trastorno de la sangre podrían algún día enfrentar una menor probabilidad de cambios genéticos no intencionados. Eso no es poco cuando el genoma tiene tres mil millones de lugares donde podría caer un corte.

La IA no curó una enfermedad aquí. Ayudó a los científicos a ver un problema con la claridad suficiente para solucionarlo.

Preguntas frecuentes

¿La edición genética está disponible como tratamiento médico hoy?

Sí, en casos limitados. Los reguladores en Estados Unidos y Reino Unido han aprobado las primeras terapias basadas en CRISPR, un tipo de edición genética, para condiciones que incluyen la enfermedad de células falciformes. Los tratamientos son caros y raros, pero existen.

¿Esta investigación hace que las terapias genéticas actuales sean inmediatamente más seguras?

No directamente. El estudio describe un método para rediseñar proteínas de edición genética, no un cambio en ningún producto aprobado. Apunta hacia tratamientos futuros más seguros en lugar de actualizar los ya en uso.