El aprendizaje por refuerzo es un tipo de aprendizaje automático en el que un programa aprende a tomar decisiones probando distintas acciones y recibiendo retroalimentación. Ahora, científicos han logrado aplicar con éxito esta inteligencia artificial a un reto de la biología molecular: el diseño de proteínas.
El equipo investigador, de la Facultad de Medicina de la Universidad de Washington, Estados Unidos, ha desarrollado un nuevo y potente software de diseño de proteínas basado en una estrategia de probada eficacia en juegos de mesa como el ajedrez y el Go, el cual sirvió para fabricar en un experimento posterior cientos de estas sustancias.
«Las proteínas creadas con el nuevo enfoque resultaron más eficaces para generar anticuerpos útiles en ratones», según los autores de la investigación que se publica en la revista Science, quienes sugieren que «este avance podría conducir pronto a vacunas más potentes».
En términos generales, el método podría llevar a una nueva era en el diseño de proteínas, resume un comunicado de la universidad.
«Nuestros resultados demuestran que el aprendizaje por refuerzo puede hacer algo más que dominar juegos de mesa», señala el autor principal David Baker: «si este método se aplica a los problemas de investigación adecuados, podría acelerar el progreso en una variedad de campos».
Las aplicaciones potenciales son enormes, desde el desarrollo de tratamientos más eficaces contra el cáncer hasta la creación de nuevos tejidos biodegradables.
Con información de EFE
Síguenos en Nuestras cuentas de Redes Sociales
Instagram:@caracasnews24oficial.
Twitter: @caracas_news24
