Omicron es la cepa de COVID que se ha extendido por el mundo en estas navidades. Se ha presentado siempre como un virus mucho más contagioso, pero más leve en sus síntomas. Su velocidad para extenderse la convirtió en una prioridad de investigación a finales del año pasado.

Justamente por eso, la comunidad científica se puso manos a la obra. Desde la Universidad de la Columbia Británica el profesor Sriram Subramaniam fue de los primeros en trabajar con secuencias de genoma publicadas en línea, pero recibió resultados finales obtenidos por el investigador Colby Ford, de la Universidad de Charlotte.

¿Cómo era posible que alguien tuviese resultados finales tan rápidos? Subramaniam era de los primeros en trabajar en ello y desde la otra punta del país le llegaban resultados. Todo se debía al uso de una inteligencia artificial que se había inventado hace poco.

Mientras que Subramaniam utilizaba microscopios electrónicos para revelar la estructura 3D de las proteínas y comprender mejor cómo funcionan, Ford había usado una IA creada a partir de DeepMind AlphaFold entre las universidades de Alphabet (en Reino Unido) y la de Washington, para predecir cómo se comportarían los picos de proteínas.

Cuando Subramaniam tuvo sus resultados finales, se parecían mucho a lo que Ford había conseguido con el software de predicción. 

Aunque había diferencias, puesto que el programa no puede prever cómo se comporta la proteína al entrar en contacto con ciertos aminoácidos, se acercaba bastante a las conclusiones reales.

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Ford solo había tardado una hora en llegar a conclusiones muy parecidas a las de Subramaniam, que había tardado dos semanas.

“Estas herramientas le permiten hacer una suposición bien fundamentada muy rápidamente, lo cual es importante en una situación como Covid”, dice Ford. La IA no estaba hecha específicamente para el coronavirus y aun así anticipó la estructura atómica de la variante Omicron.

Tecnología al servicio de la salud

Más personas enviaron sus conclusiones basados en predicciones de inteligencias artificiales. A pesar de no ser exactas, pueden ser muy útiles para que la investigación vaya más rápido.

Al conocer la estructura de una proteína, se puede determinar cómo se comporta. Estas IA no aciertan con el comportamiento, pero sí que consiguen un mapeado de la estructura muy cercano a la realidad.

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Es una tarea complicada y hacerlo en tan poco tiempo serviría para evitar un trabajo de laboratorio extenuante. Subramaniam espera que en el futuro se trabaje más con este tipo de IA para que la respuesta sea más rápida y eficiente.

Parece que las máquinas podrían servir para mucho más que esclavizar a la humanidad, podrían ser las que nos salven.