Inteligencia Artificial Logran convertir proteínas en música

Científicos del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) han llevado a cabo una curiosa investigación que ha logrado convertir las estructuras moleculares de las proteínas, los bloques básicos de construcción de todos los seres vivos, en sonidos audibles que se asemeja a pasajes musicales. Los resultados del estudio, del que es coautor el ingeniero químico español Francisco Martín-Martínez, se han publicado esta semana en la revista ACS Nano.

Además, el método utilizado por los investigadores, basado en inteligencia artificial, les permite invertir el proceso e introducir algunas variaciones en la música para convertirla en nuevas proteínas que no existen en la naturaleza.

Según comenta el MIT en un comunicado, “el método proporciona una forma sistemática de traducir la secuencia de aminoácidos de una proteína en una secuencia musical, utilizando las propiedades físicas de las moléculas para determinar los sonidos”.

Han traducido la secuencia de aminoácidos de una proteína en una secuencia musical, utilizando las propiedades físicas de las moléculas

Aunque estos sonidos se han transpuesto para situarlos en el rango audible para los humanos, “los tonos y sus relaciones se basan en las frecuencias vibratorias reales de cada molécula de aminoácidos en sí, calculadas usando teorías de química cuántica”, explican estas fuentes.

El sistema ha logrado traducir los 20 tipos de aminoácidos, los bloques que se unen en cadenas para formar todas las proteínas, en una escala de 20 tonos. La larga secuencia de aminoácidos de cualquier proteína se convierte así en una secuencia de notas.

Mientras que esta escala puede resultar poco familiar para las personas acostumbradas a la música occidental, los oyentes pueden reconocer fácilmente las relaciones y diferencias después de familiarizarse con los sonidos.

MarKus Buehler, líder del trabajo en el MIT, dice que después de escuchar las melodías resultantes, ahora es capaz de distinguir ciertas secuencias de aminoácidos que corresponden a proteínas con funciones estructurales específicas. “Es una lámina beta”, podría decir, o “es una hélice alfa”.

Idioma propio

La idea, dicen los autores, es conseguir una mejor comprensión de las proteínas y su amplia gama de variaciones. Estas biomoléculas constituyen el material estructural de la piel, los huesos y los músculos, pero también son enzimas, sustancias químicas de señalización, interruptores moleculares y una multitud de otros materiales funcionales que conforman la maquinaria de todos los seres vivos. Pero sus estructuras, incluyendo la forma en que se doblan en las formas que a menudo determinan sus funciones, son extremadamente complicadas.

La idea es conseguir una mejor comprensión de las proteínas y su amplia gama de variaciones

"Tienen su propio idioma y no sabemos cómo funciona", dice Buehler. "No sabemos qué hace que una proteína de la seda sea una proteína de la seda o qué patrones reflejan las funciones que se encuentran en una enzima. No sabemos el código".

Los autores indican que al traducir ese lenguaje esperan obtener nuevos conocimientos sobre las relaciones y diferencias entre las distintas familias de proteínas y sus variaciones, y usar esto como una forma de explorar los posibles ajustes y modificaciones de su estructura y función”.

Al igual que con la música, la estructura de las proteínas es jerárquica, con diferentes niveles de estructura a diferentes escalas de tiempo o duración.

El equipo ha utilizado un sistema de inteligencia artificial para estudiar el catálogo de melodías producidas por una amplia variedad de proteínas diferentes. Los científicos hicieron que el sistema de IA introdujera ligeros cambios en la secuencia musical o creara secuencias completamente nuevas, y luego tradujeron los sonidos de nuevo a proteínas que corresponden a las versiones modificadas o de nuevo diseño.

Con este proceso, fueron capaces de crear variaciones de las proteínas existentes, por ejemplo de una que se encuentra en la seda de araña, uno de los materiales más fuertes de la naturaleza, haciendo así nuevas proteínas que no se parecen a ninguna producida por la evolución.

"La inteligencia artificial ha aprendido el lenguaje de cómo se diseñan las proteínas", y puede codificarlo para crear variaciones de las versiones existentes, o diseños de proteínas completamente nuevos, dice Buehler. "Dado que hay billones de combinaciones potenciales, cuando se trata de crear nuevas proteínas no se podría hacer desde cero, por eso hemos recurrido a estas tecnologías", agrega.

‘Componer’ nuevas proteínas

El método empleado para convertir proteínas en música y al revés todavía no permite ningún tipo de modificaciones dirigidas. Cualquier cambio en las propiedades como la resistencia mecánica, la elasticidad o la reactividad química será esencialmente aleatorio. “Todavía hay que hacer el experimento”, dice el director del estudio. Cuando se produce una nueva variante de la proteína, “no hay forma de predecir lo que hará”.

El equipo también creó composiciones musicales desarrolladas a partir de los sonidos de los aminoácidos, que definen esta nueva escala musical de 20 tonos. Las piezas de arte que construyeron consisten enteramente en los sonidos generados por los aminoácidos.

Las piezas musicales construidas consisten en los sonidos generados por los aminoácidos

“No hemos utilizado instrumentos sintéticos o naturales, lo que demuestra que esta nueva fuente de sonidos puede ser usada como una plataforma creativa”, dice Buehler.

En todos los ejemplos, se han empleado motivos musicales derivados tanto de proteínas existentes de forma natural como de proteínas generadas por la IA, y todos los sonidos, incluidos algunos que se asemejan a un bajo o a una caja de resonancia, también se generan a partir de los sonidos de los aminoácidos.

Los investigadores han creado una app gratuita para Android, llamada Amino Acid Synthesizer, para reproducir los sonidos de los aminoácidos y grabar secuencias de proteínas como composiciones musicales.

Referencia bibliográfica

Chi-Hua Yu, Zhao Qin, Francisco J. Martin-Martinez, Markus J. Buehler. “A Self-Consistent Sonification Method to Translate Amino Acid Sequences into Musical Compositions and Application in Protein Design Using Artificial Intelligence”. ACS Nano (julio, 2019).