Un equipo liderado por científicos argentinos desarrolló AggrescanAI, un software gratuito basado en inteligencia artificial que permite predecir el comportamiento peligroso de proteínas asociadas al Alzheimer, Parkinson y otras patologías. La herramienta promete acelerar diagnósticos y el desarrollo de nuevas terapias.
Comprender por qué ciertas proteínas se pliegan de forma incorrecta y forman agregados tóxicos en el cerebro es uno de los grandes desafíos de la medicina moderna. Estos procesos están estrechamente vinculados con enfermedades neurodegenerativas como el Alzheimer, el Parkinson y la esclerosis lateral amiotrófica (ELA). En ese contexto, un grupo internacional de investigadores presentó una herramienta innovadora que podría marcar un antes y un después en este campo.
Se trata de AggrescanAI, un software desarrollado por especialistas del CONICET, la Fundación Instituto Leloir (FIL) y el Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA), en colaboración con científicos de la Universidad Autónoma de Barcelona. El sistema utiliza inteligencia artificial para identificar, a partir de la secuencia de una proteína, las llamadas regiones propensas a la agregación, es decir, los segmentos responsables de formar cúmulos dañinos en las células.
A diferencia de los métodos tradicionales, que analizan las proteínas como simples cadenas de aminoácidos, AggrescanAI emplea aprendizaje profundo para interpretar el “lenguaje” de las proteínas. “Nuestro software no lee letras aisladas: entiende el contexto, de manera similar a cómo una persona interpreta una palabra según la frase en la que aparece”, explicó la investigadora Cristina Marino-Buslje, una de las autoras del trabajo publicado en el Journal of Molecular Biology.
Para lograrlo, el equipo utilizó un modelo de lenguaje de proteínas conocido como ProtT5, una inteligencia artificial entrenada para aprender el “idioma” de las proteínas. Este modelo transforma cada aminoácido en representaciones numéricas —llamadas embeddings— que capturan su función y su entorno dentro de la molécula. Gracias a este enfoque, el sistema puede predecir comportamientos biológicos complejos sin necesidad de contar con imágenes tridimensionales, que suelen ser costosas y lentas de obtener.
El impacto potencial de AggrescanAI es amplio. Por un lado, permite acelerar la investigación básica, ya que los científicos pueden evaluar miles de proteínas de forma virtual y detectar rápidamente cuáles tienen mayor riesgo de formar agregados tóxicos. Por otro, abre la puerta a diagnósticos más tempranos y a terapias personalizadas, al ayudar a identificar mutaciones genéticas que podrían desencadenar estos procesos.
Además, la herramienta es de acceso libre y fácil de usar: cualquier persona interesada puede ingresar la secuencia de una proteína en una notebook de Google Colab y obtener resultados en pocos pasos. Según sus desarrolladores, esta accesibilidad refuerza el valor del proyecto tanto en términos de salud pública como de impacto económico.
Con este avance, la inteligencia artificial vuelve a demostrar su potencial como aliada clave de la biomedicina, ofreciendo nuevas estrategias para comprender y combatir algunas de las enfermedades más complejas de nuestro tiempo.