Cómo Google AlphaFold puede ayudar a acabar con la malaria

Hace ya siete años que AlphaGo, el programa de inteligencia artificial diseñado por Google Deepmind consiguió lo que parecía impensable: que un algoritmo pudiese vencer con facilidad al campeón del mundo del juego estratégico chino Go, considerado uno de los más complejos del mundo y en el que hasta ese momento, las máquinas no habían sido capaces de demostrar tanta pericia como en otros juegos. Muy atrás quedaban los éxitos de IBM y Deep Blue, un ordenador que ya en 1996 demostró ser capaz de derrotar al campeón del mundo de ajedrez en aquel momento, el ruso Gary Kasparov.

Posteriormente, todo lo bueno que Google había aprendido entrenando a AlphaGo, se utilizó como base para el desarrollo de AlphaFold, una nueva plataforma de IA diseñada en conjunto por DeepMind e Isomorphic Labs y cuyo objetivo era aplicar estos conocimientos a entornos como la biología molecular o la medicina, de modo que pudiese resultar útil en la investigación de enfermedades que hasta ahora no tienen cura.

Su tercera versión (Alpha Fold 3) fue lanzada este mismo año y según Google, ya permite predecir la estructura e interacciones de todas las moléculas que conforman la vida. Que esto sea posible, supone un antes y un después en el terreno de la investigación científica y así lo reconoció el comité de los premios Nobel hace unas semanas: John Jumper y Demis Hassabis, de Google DeepMind en Londres, y David Baker, de la Universidad de Washington en Seattle, recibieron el Premio Nobel de Química 2024 por este avance revolucionario.

Lo cierto es que ya se están comenzando a ver las primeras aplicaciones prácticas de lo que AlphaFold es capaz de hacer y que demuestran que las posibilidades actuales de IA van mucho más lejos que generar textos e imágenes con ChatGPT. Uno de los escenarios más prometedores es el desarrollo de una vacuna 100% efectiva para combatir la malaria.

Una vacuna impulsada por inteligencia artificial

Pocas enfermedades tienen un impacto mayor en el mundo que la malaria. Tanto solo en 2020 mató a más de 627.000 personas, en su mayoría niños menores de cinco años. Aunque el mosquito que provoca la enfermedad se encuentra sobre todo en África, en realidad más de la población mundial es susceptible de ser una futura víctima de la enfermedad.

Aunque hay tratamientos paliativos y en realidad muchas personas pueden convivir con este parásito, el principal problema que presenta es que sus síntomas, que pueden comenzar con algo de fiebre y dolor de cabeza, hacen que no sea fácil de detectar, que se diagnostique de erróneamente, que no sea tratada y cuando se hace, ya sea demasiado tarde.

Cuando un mosquito hembra infectado pica a un humano, uno de los cinco tipos de parásitos que pueden causar malaria tiene altas posibilidades de entrar en el torrente sanguíneo para posteriormente, llegar al hígado. Aquí maduran y se multiplican, liberándose de nuevo a lo largo del organismo.

La dificultad principal para combatir esta infección radica en la gran capacidad del virus para cambiar constantemente su apariencia y la de las células sanguíneas que infectan, lo que les permite evitar el sistema inmunológico. Históricamente, esto es lo que ha complicado en una enorme medida el desarrollo de medicamentos o vacunas efectivas. De hecho, la más efectiva (RTS,S), aprobada en 2021 como un gran avance, tan solo tiene una eficacia del 30% y únicamente es capaz de atacar la fase inicial de la infección del hígado.

El mayor obstáculo al que se enfrentan los investigadores es que a diferencia de las pocas proteínas que presenta un virus como el SARS-CoV-2 (responsable del COVID-19), el de la malaria posee cientos e incluso miles sobre su superficie, por lo que resulta todo un desafío descifrar su estructura molecular.

Históricamente determinar la estructura de tan solo una única proteína era un proceso que podía llevar años, utilizando técnicas como la cristalografía de rayos X o la criomicroscopía electrónica para a menudo, ofrecer una imagen incompleta. Multiplicar esto por cien o por mil, era un esfuerzo colosal para que el que nunca bastaban los recursos.

Ahora, gracias a su capacidad de predecir la estructura de las moléculas, AlphaFold ha acelerado tremendamente este proceso, permitiendo a los científicos obtener modelos precisos en cuestión de días. Esto ha acelerado tanto el desarrollo de nuevas vacunas, que además de las dos ya aprobadas, hay otras hay 29 vacunas en desarrollo activo, implicadas en un total de 77 ensayos clínicos.

De estas, 15 se enfocan en la fase preeritrocítica, 11 en la fase sanguínea y 5 en la fase sexual o de bloqueo de la transmisión. Hace tan solo cinco años y sin el avance que ha supuesto la IA para el desarrollo de nuevos medicamentos, la posibilidad de vencer la malaria seguía pareciendo tan lejana como lo parecía en los años 90. Y aunque es verdad que AlphaFold aún no es perfecto, también lo es que es la primera vez en muchos años que se abre una ventana a la esperanza.