Las proteínas son las pequeñas máquinas de la vida: aceleran reacciones químicas, producen luz e incluso pueden descomponer el plástico. Hasta ahora, pedirle a una IA que diseñara una exigía un conocimiento sólido de la estructura y de la geometría moleculares. Un equipo dirigido por la Universidad de Westlake, en China, ha descrito en la revista Nature un modelo llamado Pinal que parte de una frase sencilla, como «una proteína que emite luz verde».
Pinal trabaja en dos pasos. Un primer módulo convierte la descripción en una especie de plano estructural; un segundo escribe la secuencia de aminoácidos que corresponde a la vez al plano y a la petición. La herramienta prepara varios planos y se queda con el mejor emparejamiento. Para entrenarla, los investigadores asociaron 135 millones de proteínas con descripciones de lo que hacen: alrededor de 1 700 millones de pares de texto y proteína.
Los resultados son reales, pero modestos. Para la proteína luminosa se generaron 50 000 secuencias; se probaron 29 y solo una llegó a brillar. Para otra proteína, implicada en la captura de carbono, funcionaron 5 de 20 candidatas, y la mejor hizo el proceso 1,7 veces más eficaz que la proteína natural. Los autores reconocen que controlar propiedades precisas sigue siendo difícil.
Hay algo hermoso en ver a los investigadores aprender, paso a paso, la gramática de lo vivo. Estas herramientas avanzan, pero el camino sigue siendo largo y humilde, hecho de pruebas y de fracasos.