no sabemos plegar proteínas (CASP13)

Hola,
en la última entrada de este año, escrita desde Hinxton, UK, me gustaría hablar de CASP13, la edición más reciente del experimento colectivo de predicción a ciegas de estructuras de proteínas (que ya habíamos mencionado aquí).

Entre que esta ocasión ha habido un salto de capacidad predictiva y que el aprendizaje automático está de actualidad, este año CASP ha salido en todas partes: en Science, en The Guardian y hasta en El País.

Yo me centraré aquí en las opiniones de expertos participantes de CASP. Pero antes, para que sepáis de qué hablo, podéis ver los resultados oficiales en predictioncenter.org/casp13

Empezaré por esta figura de Torsten Schwede, que muestra el salto de calidad de las mejores predicciones a lo largo de la historia de CASP. El ajuste entre un modelo y su estructura experimental se calcula con la función GDT_TS:

Fuente: https://www.sib.swiss/about-sib/news/10307-deep-learning-a-leap-forward-for-protein-structure-prediction

Otra visión de los mismos resultados nos la da Mohammed AlQuraishi, mostrando la separación entre los mejores grupos/predictores en ediciones de CASP:

Fuente: https://moalquraishi.wordpress.com/2018/12/09/alphafold-casp13-what-just-happened/

En ambos casos podemos ver una tendencia ascendente que habrá que ver si se mantiene en el tiempo o, si en cambio, se debe a que las secuencias problema de CASP13 eran más fáciles que otras veces.

Qué ha pasado en los últimos años? Seguramente la suma de muchas cosas. Por ejemplo, la llegada del equipo DeepMind en esta edad de oro del aprendizaje automático. Es curioso, porque las redes neuronales se han estado aplicando en CASP desde los años noventa para la predicción de estructura secundaria; sin embargo, desde 2011 sabemos que para muchas familias de proteínas tenemos tantas secuencias diferentes que podemos predecir los contactos que se dan entre las partes plegadas de la proteína.

Fuente: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0028766

 

 

Por tanto, no sabemos cómo se pliegan las proteínas todavía, pero algunos grupos de investigación han sabido explotar la información evolutiva implícita en alineamientos múltiples de proteínas para saber qué tipo de plegamiento adoptan finalmente. Muchos de esos grupos comparten su código fuente (por ejemplo http://evfold.org/evfold-web/evfold.do), a ver si lo hace DeepMind pronto,

hasta el año que viene!

Bruno