🔬 Un equipo presentó en Nature Pinal, una IA que diseña proteínas candidatas a partir de descripciones de su función. Los investigadores comprobaron funciones buscadas en cuatro tareas, incluidas dos enzimas con actividad catalítica. El estudio sugiere que el lenguaje natural puede guiar diseños que después se prueban en laboratorio.
Pinal tiene 16 000 millones de parámetros y fue entrenado con 1 700 millones de pares proteína-texto con anotaciones sintéticas. Primero convierte el texto en una representación de la estructura; después propone una secuencia de aminoácidos guiada por ambos elementos.
El equipo probó diseños de una proteína fluorescente, una hidrolasa de PET, una alcohol deshidrogenasa y una proteína H metabólica. Encontraron la función buscada en las cuatro tareas, tras filtrar y seleccionar candidatos. En el caso de las alcohol deshidrogenasas, eligieron ocho candidatos y validaron cinco enzimas.
Una proteína H diseñada alcanzó 1,7 veces la concentración de producto lograda con la proteína H natural de Escherichia coli. La prueba usó una ruta con varias enzimas que fija CO₂, sin ciclos sucesivos de mejora experimental del diseño.
✅ Describir una función con palabras podría reducir la necesidad de especificar a mano requisitos de estructura o secuencia. El límite: las pruebas abarcaron cuatro tareas y los candidatos necesitaron filtros y ensayos para comprobar que funcionaban.
