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Predicción de estructura tridimecional de proteínas usando AlphaFold2 y ESMFold

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La Inteligencia Artificial y la Predicción de Estructura de Proteínas

Las proteínas son macromoléculas clave para determinar el fenotipo y el destino de las células vivas en el cuerpo humano y en todas las especies vivas. Son la manifestación física de la información codificada en el DNA, incluidas las variantes y mutaciones que causan enfermedades y diferencias fenotípicas en las especies. En respuesta, las terapias con fármacos de molécula pequeña están diseñadas para dirigirse estratégicamente a estados patológicos de proteínas para tratar enfermedades humanas.

Los fármacos dirigidos a proteínas utilizando compuestos químicos generados sintéticamente es un proceso complejo que comienza con la comprensión de la estructura de las proteínas objetivo. Estas estructuras se han generado tradicionalmente mediante procesos experimentales costosos y elaborados, como la cristalografía de rayos X y la criomicroscopía electrónica. Sin embargo, los tremendos esfuerzos durante las últimas dos décadas, para la generación de modelos a partir de la secuencia de aminoácidos finalmente dieron como resultado la invención de modelos basados en redes neuronales profundas como AlphaFold2 con predicciones de estructura cercanas a la precisión experimental.

Articulo completo en https://juvenalyosa.wixsite.com/ia-abierta-latam/post/la-inteligencia-artificial-y-la-predicci%C3%B3n-de-estructuras-de-prote%C3%ADnas

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