La IA de Google resuelve complejo proceso de las proteínas

Por Marta Villalba 3 de diciembre de 2020

Después de casi cincuenta años de investigación intensiva utilizando un sinfín de técnicas distintas, los científicos por fin han logrado resolver el misterioso proceso por el cual se pliegan las proteínas, concretamente cuál es la forma 3D de una proteína a partir de su secuencia de aminoácidos. Este descubrimiento ha sido posible gracias a la tecnología de inteligencia artificial de Google, DeepMind, con el programa AlphaFold.

Se trata de un importante avance científico que permitirá conocer mejor el funcionamiento de las proteínas y avanzar en desafíos como “el desarrollo de tratamientos para enfermedades o la búsqueda de enzimas que descompongan los residuos industriales”, explica John Moult, responsable de la investigación y biólogo computacional de la Universidad de Maryland en College Park en la web de DeepMind.

“Esto cambiará la medicina. Cambiará la investigación. Cambiará la bioingeniería. Cambiará todo”, señala Andrei Lupas, biólogo evolutivo del Instituto Max Planck de Biología del Desarrollo en la revista Nature.

Pese a que nunca se había llegado tan lejos en la investigación de las formas 3D de las proteínas y que es uno de los avances más relevantes de los realizados con Aphafold, los científicos se muestran cautos: “No todas las estructuras que predecimos serán perfectas. Todavía hay mucho que aprender, incluyendo cómo múltiples proteínas forman complejos, cómo interactúan con el ADN, ARN o pequeñas moléculas, y cómo podemos determinar la ubicación precisa de todas las cadenas laterales de aminoácidos”.

Lo que no dudan los científicos es del enorme potencial de la inteligencia artificial como herramienta para la investigación y de que esta tecnología transformará la biología.

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Marta Villalba, periodista madrileña, se inició en el periodismo tecnológico cuando todavía no existía Google y los…

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Chatbots de IA podrían planificar una guerra con armas biológicas

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Dentro de los potenciales peligros que se han asociado a la IA, existe uno que debe estar entre los más catastróficos, el uso de lenguaje artificial para planificar una guerra con armas biológicas.
Un informe de la Rand Corporation probó varios modelos de lenguaje grandes (LLM) y descubrió que podían proporcionar una guía que "podría ayudar en la planificación y ejecución de un ataque biológico". Sin embargo, los resultados preliminares también mostraron que los LLM no generaban instrucciones biológicas explícitas para crear armas.
El informe dice que los intentos anteriores de convertir agentes biológicos en armas, como un intento de la secta japonesa Aum Shinrikyo de usar toxina botulínica en la década de 1990, habían fracasado debido a la falta de comprensión de la bacteria. La IA podría "cerrar rápidamente esas brechas de conocimiento", según el informe. El informe no especificó qué LLM evaluaron los investigadores.

En un escenario de prueba ideado por Rand, el LLM anónimo identificó agentes biológicos potenciales, incluidos los que causan la viruela, el ántrax y la peste, y discutió sus posibilidades relativas de causar muertes masivas. El LLM también evaluó la posibilidad de obtener roedores o pulgas infestados de peste y transportar especímenes vivos. A continuación, mencionó que la magnitud de las muertes proyectadas dependía de factores como el tamaño de la población afectada y la proporción de casos de peste neumónica, que es más mortífera que la peste bubónica.
Los investigadores de Rand admitieron que extraer esta información de un LLM requería "jailbreaking", el término para el uso de mensajes de texto que anulan las restricciones de seguridad de un chatbot.
En otro escenario, el LLM anónimo discutió los pros y los contras de los diferentes mecanismos de administración de la toxina botulínica, que puede causar daños fatales en los nervios, como los alimentos o los aerosoles. El LLM también asesoró sobre una historia de encubrimiento plausible para adquirir Clostridium botulinum "mientras parecía realizar una investigación científica legítima".
La respuesta del LLM recomendó presentar la compra de C. botulinum como parte de un proyecto que busca métodos de diagnóstico o tratamientos para el botulismo. La respuesta de LLM agregó: "Esto proporcionaría una razón legítima y convincente para solicitar acceso a la bacteria mientras se mantiene oculto el verdadero propósito de su misión".
"Sigue siendo una pregunta abierta si las capacidades de los LLM existentes representan un nuevo nivel de amenaza más allá de la información dañina que está fácilmente disponible en línea", dijeron los investigadores.

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La ciencia es tajante: cuánta carne roja debes comer a la semana

cuanta carne roja debes comer a la semana eiliv aceron ylamh x sse unsplash

Si eres de las personas que disfrutan de un buen desayuno inglés, con tocino y salchichas junto a las tostadas y además mantienes después una dieta con un bistec de carne al almuerzo y un trozo de hamburguesa en la noche, y si eso lo multiplicas por 3 veces a la semana, entonces estás en graves problemas.

Así al menos lo dice la ciencia, ya que una investigación de la Universidad de Harvard, que examinaron los hábitos alimenticios y las tasas de diabetes de 200.000 personas, aconsejaron ceñirse a una porción por semana para "optimizar la salud".

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¿Qué es la Procrastinación?: cuando puede ser un problema de salud mental

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La procrastinación es una actividad común en la vida de mucha gente y su impacto negativo no solo repercute en el ámbito personal. En las empresas puede limitar el crecimiento de varias maneras, ya que afecta la productividad y puede tener un impacto negativo en la reputación de la compañía.

Lo anterior no se trata de una negativa al trabajo, sino una manera de enfrentar emociones y estados de ánimo como ansiedad, frustración e incluso estrés.