DeepMind, probablemente la empresa más avanzada en materia de inteligencia artificial, resolvió en 4 años un problema legendario de la biología: cómo predecir el plegamiento de proteínas. En este episodio, Laura y Santiago se desdoblan de mil formas para tratar de entender por qué el tema de las proteínas fue el reto prioritario para DeepMind (que es de Google) y qué significa este avance para nuestro futuro como especie.
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Notas del episodio:
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La noticia: «AlphaFold 2: un logro impresionante que marca un antes y un después en el estudio de las proteínas».
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Nos gustó este video que explica, en términos generales, cómo funciona AlphaFold: «¡La Revolución de la INTELIGENCIA ARTIFICIAL en BIOMEDICINA!».
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«'The game has changed.' AI triumphs at solving protein structures».
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El Protein Structure Prediction Center organiza la competencia CASP, y lo financia principalmente el gobierno de Estados Unidos.
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CASP utiliza la metodología «Global distance test» para determinar quién gana la competencia.
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Acá el comunicado de prensa de CASP14, la competencia que ganó DeepMind en noviembre del 2020.
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Uno de los libros que inspiró a Santiago fue «El gen egoísta», de Richard Dawkins.
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También está este libro de Dawkins hablando sobre la evolución, «El relojero ciego».
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«Síntesis de proteínas», sobre la relación entre el ADN y las proteínas.
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Este video explica la importancia de la forma de las proteínas: «¡INTELIGENCIA ARTIFICIAL predice el PLEGAMIENTO de PROTEÍNAS!».
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Sobre cómo la fiebre puede afectar la forma de las proteínas.
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Para entender mejor el SARS-CoV-2, este artículo muestra en detalle la forma de su proteína.
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En el episodio «Inteligencia Artificial y AlphaGo» hablamos por primera vez sobre DeepMind.
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