AlphaFold 3 no ha acabat amb l'assaig i error: què fa

A lo largo de la historia, la humanidad ha tenido que enfrentarse a la naturaleza con una venda a los ojos. Durante [música] milenios, la medicina y la biología han sido ciencias de observación. veíamos un síntoma, probamos una raíz, una hoja, más tarde un compuesto químico. Era un juego de ensayo error, un lanzamiento de dados en la oscubridad, pero esa era, la era de la biología ciegas, acaba de terminar oficialmente. [música] Bienvenidos a Renacimiente. Soy Danil [música] 10 y hoy vamos a desgranar uno de los hitos científicos más acallados por el ruido mediático de los chatbots y los generadores de imágenes, pero que sin lugar a dudas es el avance más importante de nuestro siglo. Vamos a hablar de Alpha Fall 3, de biología computacional y de cómo estamos a punto de curar enfermedades que creíamos incurables. Para entender la inmensidad de lo que ha logrado Google Dead Mind con Alpha Fall 3, primero tenemos que hacer un viaje al interior de tus propias células. Y os prometo que este viaje cambiará la forma en la que veéis vuestro propio cuerpo. [música] Todos hemos oído hablar del ADN desde que Watson, Creek y Rosalyn Franklin

desentrañaron la doble hélice. El ADN se ha llevado toda la fama. Pensamos en él como el código de la vida, pero el ADN por sí solo pues no hace absolutamente nada. El ADN es solo una inmensa biblioteca llena de manuales y instrucciones. Extinta [música] sobre papel. Las verdaderas protagonistas, las máquinas microscópicas que leen ese manual y construyen todo lo que eres, desde el color de tus ojos hasta los anticuerpos que te defienden de un virus, son las proteínas. Todo lo que ocurre en un ser vivo ocurre porque una proteína interactúa con algo, pero aquí está el truco de magia de la naturaleza. Una proteína nace como una simple cadena lineal de bloques llamados aminoácidos, [música] como si fuera un collar de perlas. Sin embargo, para que esa proteína funcione, para que ese collar se convierta pues, en una máquina útil, tiene que plegarse sobre sí misma, adoptando una forma tridimensional enrevesada. La forma física de una proteína determina su función. Si se pliega bien, pues tienes un músculo sano, una neurona que dispara, un sistema inmune que funciona, pero si se pliega mal, tienes Alzheimer, tienes Parkinson, tienes fibrosis quística o tienes cáncer. Durante 50 años, la

biología se enfrentó a un muro fraqueable conocido como el problema del plegamiento de las proteínas. [música] Y es que sabíamos leer el collar de perlas gracias a la secuciación genética, pero no teníamos ni idea de cómo iba a quedar ese collar una vez estuviera plegado en tres dimensiones. [música] Y poderes pensar, bueno, pues calculamos todas las formas posibles en la que pueda doblarse y ya está, ¿no? Ahí es donde entra la paradoja de Levintal. En el 69, el biólogo molecular Ciruslavintal calculó cuántas formas diferentes podía adoptar una proteína promedio. [música] El número es un uno seguido de 300 ceros. Es un número tan absurdamente grande que es mayor que la cantidad de átomos en todo el universo observable. Si un superordenador clásico intentase probar todas las combinaciones posibles de una sola proteína, tardaría más que la edad del universo. [música] Y sin embargo, tu cuerpo lo hace perfectamente en una fracción de segundo. Descubrir la estructura de una sola proteína en el laboratorio usando cristalografía de rayos X o criomicroscopia electrónica llevaba un equipo de científicos años de trabajo y millones de dólares de inversión. [música] Entonces llegó la IA y llegó

Deep Mind. [música] En el año 2020, Alpha Fall 2 comocionó al mundo a resolver este problema de 50 años [música] utilizando redes neuronales basadas en la atención. Sí, pues la misma arquitectura eh Transformer que da vida HGPT. La I aprendió a predecir la estructura 3D de casi todas las proteínas conocidas [música] por la ciencia con una precisión atómica. Fue un momento de singularidad científica, pero Afall tenía un límite. Nos daba una foto estática, nos enseñaba cómo era la máquina, pero aislada, sola, en una habitación totalmente vacía. [música] Y la biología, amigos míos, no ocurre en el aislamiento. La vida es movimiento. La vida [música] es interacción. La vida es una danza caótica, maravillosa, de millones de moléculas chocando, uniéndose y separándose en un océano de agua celular. Y es aquí donde entra la señal. El verdadero punto de flexión, Alpha Fold 3. [música] Lo que hace apenas unos meses publicó Deep Mind, la revista Nature no es solamente una mejora incremental, es un cambio de paradigma total. Alpha Fall 3 ya no solamente perdice solo proteínas aisladas, sino que ahora es capaz de predecir cómo interactúan todas las moléculas de la vida juntas. Proteínas

uniéndose al ADN para encender o apagar genes. [música] Pero lo más revolucionario lo que ha hecho temblar los cimientos de la industria farmacéutica. Alpha Fol 3 puede predecir con una precisión sin precedentes cómo se unen las proteínas con los ligandos. [música] Y os preguntaréis, pues, ¿qué es un ligando, no? En el lenguaje cotidiano, pues un ligando suele ser un medicamento, una pastilla o una droga. Y es aquí donde la teoría se encuentra con la realidad más ambiciosa de nuestra especie, [música] la longevidad. Seguramente habéis oído hablar de David Sinclair y su teoría de la información del envejecimiento. [música] Sincler postula que envejecemos porque nuestras células pierden el acceso a los genes correctos. La gran barrera para aplicar sus descubrimientos en seres humanos siempre ha sido la seguridad molecular. Y esto es que cómo activamos las [música] cirtuginas o los factores de reprogramación sin causar un desastre celular. Alpha Fall 3 es la pieza del puzzle que le faltaba sin Cler. Ahora podemos modelar exactamente cómo las moléculas de longevidad interactúan con la maquinaria epigenética en tiempo real. Esto ha acelerado los ensayos clínicos que comienzan este año permitiendo que pasemos de experimentos

en ratones a medicina regenerativa real en humanos con una seguridad que antes era absolutamente impensable. Detengámonos un momento a pensar en cómo hemos inventado las medicinas hasta ahora, ¿no? Como decíamos al principio, ha sido puro ensayo y error. [música] Si tienes una enfermedad, digamos un virus o un tumor, lo que intentas hacer es bloquear la máquina celular que causa el problema. [música] Tienes encontrar una llave química, que es el medicamento, que encaje perfectamente en esa cerradura biológica, la proteína del virus o el tumor para desactivarla. [música] ¿Cómo lo hacían las farmacéuticas? Tenían inmensas bibliotecas físicas con millones de compuestos químicos. [música] Robots copían gotitas de sus compuestos en placas de Petri, probando uno tras otro de forma ciega. Este proceso es la razón por la que desarrollar un nuevo medicamento cuesta más de 2,000 millones de dólares y tarda de media entre 10 y 15 años. [música] Alpha Fall 3 pulveriza este modelo, lo destruye por completo. En lugar de sintetizar millones de productos químicos en un laboratorio real y gastar décadas, ahora podemos hacer todo esto, todo ese proceso insílico, [música] es decir, dentro de tu ordenador. Podemos decirle a la IA, aquí tienes la

estructura tridimensional de la proteína que causa esta enfermedad rara. Díéñame desde cero una molécula muy pequeña, una llave perfecta que encaje exactamente en esa grieta y que no encaje en ninguna otra proteína del cuerpo humano. Acabamos de pasar de buscar la aguja en el pájar a imprimir la aguja exacta utilizando matemáticas avanzadas. Y es que el impacto de esto es incalculable. Estamos hablando de democratizar el desarrollo de fármacos. Hasta ahora las enfermedades raras, aquellas que afectan a muy poca gente del mundo, eran ignoradas por la gran industria farmacéutica, porque no sería realmente rentable gastar 2,000 millones de dólares para curar a 3,000 personas. El retorno de la inversión pues no cuadraba, pero imagínate que el coste de descubrir esa molécula inicial caiga de millones de dólares a solamente unos pocos céntimos de coste con mutacional en servidores en la nube. Ahí la ecuación cambiaría mucho. Podríamos estar a las puertas de la medicina hiperpersonalizada, un futuro no muy lejano donde si tienes una mutación genética única que causa un cáncer específico. Una analizaría tu genoma, modelaría las proteínas defectuosas de tu tumor y diseñaría un fármaco exclusivo para ti en cuestión de

semanas. No es ciencia ficción, en prensas como Insomorphin Labs, de la compañía hermana de Inmind creada por Denis Casabis, ya están firmando contratos multimillonarios con gigantes farmacéuticos como Novartis y Sanofi para precisamente hacer esto y no se trata solo de medicina humana. Apliquemos esto a la agricultura. Podemos diseñar enzimas artificiales que protejan de los cultivos de plagas. Sin necesidad utilizar pesticidas tóxicos que destruyan el suelo y su biodiversidad. Podemos crear bacterias con proteínas modificadas capaces de digerir el plástico de los océanos o de capturar el carbono de la atmósfera de forma 1000 veces más eficiente que cualquier árbol de forma natural. Estamos pasando de ser menos observadores de la biología a convertirnos en sus ingenieros. Estamos escribiendo el código para el sistema operativo más grande del universo, la vida. Pero y en este canal siempre hay un pero, tenemos que hablar del lado oscuro de esta señal. Tenemos que hablar de la dualidad de la tecnología. Si yo puedo pedirle a un modelo de IA que diseñe la llave química perfecta para curar una enfermedad, también puedo pedirle que diseñe la toxina más letal de la historia. Si la biología computacional nos permite diseñar

proteínas de unión perfectas, un át malicioso, un estado terrorista o un individuo con suficientes conocimientos y recursos podría montar un laboratorio clandestino de biología sintética. utilizando estas mismas herramientas para crear patógenos que evadan el sistema inmunológico humano, virus para los que no tenemos ningún tipo de defensa. Esta es la razón exacta por la que didó Alpha Fall 3 tomó una decisión muy polémica a la comunidad científica. Con Alpha Fall 2 liberaron todo el código. Cualquiera podría descargarlo y ejecutarlo en su ordenador, pero sin embargo con Alpha Fall 3 han restringido precisamente ese acceso. Han creado un servidor web gratuito para que los investigadores lo puedan utilizar, pero han bloqueado la capacidad de que los científicos predigan la unión de ciertos ligandos o que desarrollen diseños de fármacos sin ningún tipo de supervisión. Han retenido el código fuente y los parámetros precisamente de ese modelo. Y es que esta decisión abrió un debate feroz. Por un lado, los defensores de la ciencia abierta argumentan que restringir estas herramientas ralentiza el progreso global y concentra el poder de descubrir medicamentos en manos de una sola corporación privada, Google en este caso. Argumentan también que el

conocimiento básico de la naturaleza debería ser patrimonio de la humanidad, no un secreto comercial. Por otro lado, los expertos en bioseguridad aplauden a la decisión. Advierten que la biología sintética asistida por IA es una tecnología de riesgo existencial. Si un modelo de lenguaje de código abierto te dice cómo construir una bomba, es malo, pero necesitas uranio para hacerla. Si un modelo biológico te dice cómo crear una esperbacteria, solo necesitas encargar cadenas de ADN por internet y un equipo de laboratorio que te cuesta menos que un coche de segunda mano. La fricción entre democratizar el poder de curar y restringir el poder de destruir es el gran debate ético de la biología moderna. Y esto nos lleva a la reflexión final, [música] a la señal que quiero que te lleves hoy y que pienses cuando apagues este vídeo. [música] Durante siglos hemos creído que la biología estaba dotada de un misticismo especial, que la vida era algo inescrutable, animado por una chispa divina o por un delán vital [música] que la ciencia dura nunca había podido replicar. Pero herramientas como Alfa Fall nos están mostrando una realidad mucho más pragmática. [música] y a la

vez también mucho más profunda. La vida, en su nivel más fundamental es un sistema de procesamiento de formación, es geometría, es física, [música] son cargas electromagnéticas repeliéndose y atravesándose en un espacio tridimensional. [música] Las redes neuronales artificiales han logrado entender las reglas de esta física biológica mejor que cualquier cerebro humano. Al entrenar la IA con todas las estructuras proteicas que la evolución ha tardado miles de millones de años en esculpir mediante la silcón natural, la IA ha anteriorizado la gramática de la biología. Y es que ahora no solo traduce esa gramática, sino que está empezando a escribir poesía en ese lenguaje. Ya existenía que están generando alucinaciones de proteínas. Proteínas [música] que nunca han existido de la naturaleza, que no tienen ningún tipo de historia evolutiva, pero que funcionan perfectamente en un laboratorio. Estamos superando precisamente con esto a la evolución natural. Y es que esto no debería darnos miedo, sino asombro. Somos la primera especie de la historia del planeta Tierra que ha descifrado su propio código de construcción y ha construido las herramientas cognitivas artificiales necesarias para reescribirlo. [música] El fin de la experimentación a ciegas no es solo una victoria económica para la

industria [música] farmacéutica, es el triunfo de la razón sobre el azar. Es la promesa de que el sufrimiento humano causado por fallos en nuestro hardware biológico es un problema en cierto modo técnico y como todo problema técnico, tarde o temprano tiene solución. Si has llegado hasta aquí, gracias por sumergirte conmigo en lo más profundo de la madrilera del conejo. Esto es lo que intentamos hacer en Renacimiento, huir de los titulares amarillistas de un día y centrarnos en las placas tectónicas que están cambiando nuestro mundo a cámara lenta. Quiero saber vuestra opinión. ¿Creéis que la IA debería tener acceso libre y código abierto para que cualquier investigador desarrolle medicinas? ¿O apoyáis que empresas como DeMine controlen el acceso a esa tecnología por seguridad? Dejámelo en comentarios que siempre os leo. Si el vídeo te ha aportado valor, compártelo, dale un buen like y suscríbete para no perderte el próximo análisis. Soy Daniel 10. Mantén los ojos abiertos, cuestiona el ruido y busca siempre la señal. Nos vemos en el próximo vídeo.