Chubut Digital

Microsoft sigue invirtiendo 4.300 millones de euros en centros de datos e inteligencia artificial Microsoft continúa con su fuerte inversión en el sector de centros de datos e inteligencia artificial (IA), siendo Italia el último país en recibir una enorme inversión. Microsoft anunció su mayor inversión en Italia hasta la fecha, con una iniciativa de 4.300 millones de euros (3.600 millones de libras esterlinas) “en los próximos dos años para expandir su infraestructura de hiperescala de nube y centro de datos de IA y brindar capacitación en habilidades digitales a más de un millón de italianos para fines de 2025”. Desde noviembre de 2023, Microsoft ha estado realizando importantes inversiones en varios países, generalmente centradas en centros de datos y habilidades de inteligencia artificial. Microsoft Italia El anuncio que hizo Microsoft el miércoles sobre su enorme inversión en el norte de Italia tiene como objetivo ayudar a ese país a maximizar las oportunidades de la IA y contribuir al enfoque del gobierno italiano en el crecimiento económico a largo plazo en medio de un duro desafío demográfico. Microsoft dijo que la expansión de su centro de datos en el norte de Italia, junto con su compromiso de brindar una amplia capacitación en habilidades de IA, respalda la creciente demanda de computación de IA y servicios en la nube en toda Italia a medida que las organizaciones buscan aumentar la productividad y descubrir nuevos avances con IA. Con esta inversión, Italia Norte se convertirá en una de las mayores regiones de centros de datos de Microsoft en el continente y desempeñará un papel crucial para cumplir con los requisitos de límites de datos europeos. También servirá como un centro de datos clave para el Mediterráneo y el norte de África. El gigante del software dijo que esta infraestructura operará bajo los Principios de Acceso a IA de Microsoft, que fueron creados para fomentar la innovación y la competencia sana dentro de la economía de IA en rápido crecimiento. Mientras tanto, la decisión de reforzar las habilidades de IA en el país se produce a pesar de la escasez de talento de Italia y el desafío del envejecimiento de su población. Italia podría perder alrededor de 3,7 millones de trabajadores para 2040, la cantidad de personas que se proyecta que abandonarán la fuerza laboral, lo que resultaría en 267.800 millones de euros en PIB nacional al nivel actual de productividad, señaló el gigante del software, pero señaló nuevas tecnologías como la IA para ayudar a hacer posible mantener el mismo nivel de bienestar económico. Microsoft y sus socios presentarán nuevos programas de capacitación para capacitar a más de 1 millón de personas en Italia para 2025, centrados en la fluidez en IA, las habilidades técnicas en IA, la transformación empresarial de IA y la promoción del desarrollo seguro y responsable de IA. “En menos de un año, nuestra Región Cloud ha ayudado a empresas italianas e internacionales a lograr una mayor productividad e innovación”, afirmó Vincenzo Esposito, Director General de Microsoft Italia. “Esta nueva inversión confirma nuestro compromiso con el crecimiento sostenible de Italia, ayudando a las organizaciones a aprovechar el poder de la nube y la IA generativa, al tiempo que brindamos a los italianos las habilidades necesarias para maximizar estas tecnologías. Nuestra Región Norte de Italia seguirá acelerando la transformación digital y las habilidades en Italia, garantizando que nadie se quede atrás”. Programa global Microsoft ha estado ocupado durante los últimos once meses realizando importantes inversiones en Europa y el sudeste asiático, que comenzaron en el Reino Unido. En noviembre de 2023, Microsoft realizó su mayor inversión en sus cuarenta años de historia en el Reino Unido , al gastar £2.500 millones durante los próximos tres años para expandir su infraestructura de centro de datos de IA de próxima generación en el Reino Unido. Microsoft también dijo que capacitaría a más de un millón de personas para la economía de IA. Luego, en febrero de 2024, Microsoft confirmó que invertirá 3.200 millones de euros (3.440 millones de dólares) en Alemania en los próximos dos años, principalmente en inteligencia artificial. Luego la atención se centró en Asia, con Microsoft realizando inversiones en Japón, Malasia, Indonesia y Tailandia . Microsoft dijo que invertiría 2.900 millones de dólares en Japón, 1.700 millones de dólares en Indonesia, otros compromisos importantes en Tailandia y una inversión de 2.200 millones de dólares en Malasia. Luego, el mes pasado, tanto Microsoft como BlackRock anunciaron un fondo con un valor de más de 30 mil millones de dólares para invertir en centros de datos centrados en IA, cadenas de suministro de IA y abastecimiento de energía. Esta semana, Microsoft formó parte de la ronda de financiación de 6.600 millones de dólares en OpenAI . NetMedia. Internacional. Reino Unido. T. J. Traducido al español

Otro retiro de miles de Tesla Cybertrucks por retraso en la cámara trasera, que podría dificultar la visibilidad del conductor Tesla está emitiendo el quinto retiro del mercado para su vehículo Cybertruck de laterales planos este año, debido a problemas con la cámara trasera. CNBC informó que Tesla dijo el jueves que retiraría más de 27.000 Cybertrucks debido a imágenes retrasadas de la cámara de visión trasera que podrían afectar la visibilidad del conductor y aumentar los riesgos de accidentes. Según se informa, el problema se solucionará con una actualización de software, lo que eliminará la necesidad de un costoso retiro físico de las enormes camionetas. Retirada del mercado de Cybertruck CNBC informó que Tesla dijo el jueves que el sistema Cybertruck en los vehículos afectados podría no completar un proceso de apagado antes de que se le ordene reiniciarse, lo que resulta en un retraso en la visualización de la imagen de la vista trasera. La imagen puede no aparecer dentro de los dos segundos de colocar el vehículo en reversa, y la pantalla puede aparecer en blanco durante hasta seis u ocho segundos cuando el vehículo se pone en reversa, dijo Tesla en un informe con la Administración Nacional de Seguridad del Tráfico en las Carreteras de Estados Unidos. Según se informa, Tesla dijo que identificó el problema a principios del mes pasado y que todos los Cybertrucks actualmente en producción recibieron la solución de software. La visibilidad trasera en el Cybertruck puede ser limitada para los conductores. Otros retiros Este último retiro afecta a la mayoría de los Cybertrucks en los Estados Unidos y es el más grande que se haya realizado hasta ahora para el camión eléctrico. Tesla había emitido un retiro en abril para reparar una almohadilla suelta en el pedal del acelerador y otro en junio por problemas con los limpiaparabrisas y la moldura exterior. Los Tesla Cybertrucks finalmente estarán disponibles para la venta en noviembre de 2023, después de años de retrasos debido a problemas de producción y limitaciones en el suministro de baterías. Los Tesla Cybertrucks sólo se venden en Estados Unidos, Canadá y México, ya que el vehículo no cumple con los estándares europeos actuales. NetMedia. Internacional. Reino Unido. T. J. Traducido al español

Recién después de la noticia de su ronda de financiación récord de $6.6 mil millones , OpenAI está actualizando su aplicación de inteligencia artificial ChatGPT con una nueva función, Canvas , que permite a los usuarios ver, editar directamente y modificar fácilmente solo partes seleccionadas de los resultados del chatbot en una vista de panel lado a lado. La función, construida sobre el modelo GPT-4o de OpenAI , también puede dar sugerencias e implementar cambios en las respuestas del panel del lado derecho sin necesidad de generar una respuesta completamente nueva. Parece un desafío directo a la función Artifacts de la startup de inteligencia artificial Anthropic para su chatbot Claude, que se lanzó en junio de 2024. También ofrece una vista de panel lateral para mostrar y ejecutar programas Python simples que se actualizan según las indicaciones del usuario. Canvas se está implementando para los usuarios de ChatGPT Plus y Teams, y en unos días se sumarán los suscriptores de los niveles Enterprise y Edu. Después de la versión beta, OpenAI planea poner la función a disposición de todos los usuarios de ChatGPT.  Los usuarios de la red social X predijeron Canvas antes de su lanzamiento inicial y especularon que OpenAI pronto lanzaría la función, lo que resultó ser correcto. Para qué sirve ChatGPT Canvas Daniel Levine, gerente de producto de Canvas, dijo a VentureBeat en una entrevista que, a veces, la ventana de chat vertical de arriba a abajo es demasiado limitada para algunos de los casos de uso más comunes. “Sabemos que mucha gente usa ChatGPT para escribir y codificar, esos son dos de los principales casos de uso que vemos”, dijo Levine. “Pero la interfaz de chat es un poco limitante, especialmente para proyectos en los que se quieren hacer revisiones o ediciones. Hay mucho intercambio de información y comparar cambios es difícil, por eso Canvas entra en acción”. Levine habla de pedirle a ChatGPT que edite sus respuestas. Sin Canvas, cuando los usuarios le piden a ChatGPT que genere un borrador de correo electrónico y sienten que la respuesta debe ser más larga, más divertida o más amigable, tienen que pedirle a ChatGPT nuevamente y las reescrituras aparecen en la misma conversación. A veces, el borrador cambia drásticamente; a veces, el cambio es sutil, pero a menudo, hay que desplazarse hacia adelante y hacia atrás para verificar dos veces qué cambió.  OpenAI espera que con Canvas el proceso sea más sencillo. Los usuarios pueden, por supuesto, volver a enviar ChatGPT, pero si solo quieren cambiar algunas palabras, no tienen que copiar el texto que todavía es un primer borrador a un documento diferente y editarlo ellos mismos.  Cómo utilizar Canvas Canvas se abrirá después de que los usuarios activen el selector de modelos, donde normalmente eligen qué versión de los modelos de OpenAI usar. ChatGPT también puede detectar cuándo sería apropiado abrir Canvas o cuándo el usuario envía el mensaje «Usar Canvas». Luego, pueden solicitarle a ChatGPT que escriba algo o genere código. Por ejemplo, si un usuario desea escribir un correo electrónico a un colega, le solicita a ChatGPT que lo haga y este abre la ventana de Canvas con el texto que acaba de generar.  Los usuarios pueden seguir pidiendo a ChatGPT que refine el texto, lo que se reflejará en la pantalla de Canvas. Las personas también pueden editar directamente en Canvas o dar instrucciones al chatbot resaltando algún texto. En cada ventana de Canvas, hay un conjunto de accesos directos para que los usuarios hagan clic y puedan ajustar la longitud del texto, el nivel de lectura, agregar emojis o incluso darle un toque final. ChatGPT también puede brindar sugerencias de texto, que se mostrarán en los cuadros de texto de Canvas, de manera similar a cómo se ven los comentarios en Google Docs. También se puede traducir a los idiomas admitidos.  El Canvas tiene un aspecto diferente según la tarea. El Canvas de escritura parece un documento de Word, mientras que el Canvas de codificación incluye números de línea para facilitar la edición del código. Los atajos para la codificación también serán diferentes. Los usuarios pueden revisar el código, corregir errores, agregar registros y comentarios y pasar a un lenguaje de codificación diferente a través de Canvas.  Compitiendo directamente con la función Artefactos de Anthropic Claude La ventana separada de Canvas y la colaboración de modelos recuerdan a otro chatbot con una ventana que permite a las personas ver claramente cualquier cambio realizado a través de nuevas indicaciones: Claude Artifacts de Anthropic . Michael Nunez de VentureBeat informó que Claude Artifacts hace que las interfaces accesibles y fáciles de entender sean una característica esencial en los chatbots y lo llamó «la característica de IA más importante de este año». A diferencia de Canvas, Artifacts ya está disponible para todos los usuarios del chat de Claude.  Los artefactos también permiten que las personas vean cómo se ve el código generado, ya que permiten que los usuarios le pidan a Claude que escriba el código, lo edite y luego vea los frutos del trabajo, como un prototipo de sitio web o juego. Canvas solo muestra a los usuarios el código generado y las ediciones relacionadas con él.  El nuevo campo de batalla de interfaces encabezado por Canvas de OpenAI y Artifacts de Anthropic apunta a un problema más pequeño que las aplicaciones de IA de terceros han estado tratando de resolver, que es cómo hacer que los chatbots sean más fáciles de leer y usar. Aplicaciones como Hyperwrite , Jasper y JotBot generan y ofrecen edición de texto. Muchos otros programas incluyen funciones de edición similares tanto para código como para texto con la idea de que los usuarios no tengan que salir de la ventana de chat para realizar cambios en su trabajo.  Con el tiempo, funciones como Canvas e incluso Artifacts pueden volverse comunes a medida que más personas quieran trabajar con chatbots de forma más ágil y colaborativa.  “Creemos que el trabajo colaborativo es una parte importante del lugar de trabajo”, afirmó Levine. “Por eso estamos dando un primer paso”. Venturebea. E.D

La batalla legal por controlar la edición genética acaba de dar un giro sorprendente tras un dictamen desfavorable a la primera solicitud de patente en Europa que realizaron ambos galardonados En la lucha que ya lleva una década para controlar CRISPR, la súper herramienta para modificar el ADN, ha sido común que los abogados intenten revocar patentes de competidores señalando errores o inconsistencias. Pero ahora, en un giro inesperado, el equipo que ganó el Premio Nobel de Química por desarrollar CRISPR está pidiendo cancelar dos de sus propias patentes fundamentales, según ha podido saber MIT Technology Review . La decisión podría afectar a quién se queda con los lucrativos derechos de licencia por el uso de la tecnología. La solicitud de retirar el par de patentes europeas, por parte de los abogados de los premios Nobel Emmanuelle Charpentier y Jennifer Doudna, llega después de una perjudicial opinión de agosto de una junta de apelaciones técnicas europea, que dictaminó que la primera solicitud de patente del dúo no explicaba CRISPR lo suficientemente bien como para que otros científicos pudieran usarla y no cuenta como una invención adecuada. Los abogados de los premios Nobel dicen que la decisión es tan equivocada e injusta que no tienen otra opción que cancelar preventivamente sus patentes, una táctica de tierra arrasada cuyo objetivo es evitar que el hallazgo legal desfavorable se registre como la razón. “Están tratando de evitar la decisión huyendo de ella”, dice Christoph Then, fundador de Testbiotech , una organización alemana sin fines de lucro que se encuentra entre quienes se oponen a las patentes, quien proporcionó una copia de la opinión técnica y la carta de respuesta a MIT Technology Review . “Creemos que estas son algunas de las primeras patentes y la base de sus licencias”. Descubrimiento del siglo Se ha dicho que CRISPR es el mayor descubrimiento biotecnológico del siglo, y la batalla para controlar sus aplicaciones comerciales (como plantas genéticamente alteradas, ratones modificados y nuevos tratamientos médicos) se ha prolongado durante una década. La disputa enfrenta principalmente a Charpentier y Doudna, galardonados con el Premio Nobel en 2020 por desarrollar el método de edición del genoma, contra Feng Zhang, investigador del Instituto Broad del MIT y de Harvard, que afirma haber inventado la herramienta por su cuenta. En 2014, el Instituto Broad dio un golpe de efecto al conseguir, y luego defender , la patente estadounidense que controla los principales usos de CRISPR. Pero la pareja Nobel Los científicos podían señalar sus patentes europeas como puntos brillantes en su lucha, y lo hicieron a menudo. En 2017, la Universidad de California, Berkeley, donde trabaja Doudna, promocionó su primera patente europea como emocionante, “amplia” y que “sentaba precedentes” . Después de todo, una región que representa a más de 30 países no sólo había reconocido el descubrimiento pionero de la pareja, sino que había establecido un estándar para otras oficinas de patentes de todo el mundo. También hizo que la Oficina de Patentes de Estados Unidos pareciera un caso atípico cuyas decisiones a favor del Instituto Broad podrían no sostenerse a largo plazo. Una nueva apelación que impugna las decisiones estadounidenses está pendiente en un tribunal federal. Una saga de larga duración Pero ahora la Oficina Europea de Patentes también dice, por diferentes razones, que Doudna y Charpentier no pueden reclamar su invención básica. Y se trata de una decisión que sus abogados consideran tan perjudicial y alcanzada de una manera tan injusta, que no tienen otra opción que sacrificar sus propias patentes. “No se puede esperar que los titulares de las patentes expongan la invención ganadora del premio Nobel… a las repercusiones de una decisión dictada en tales circunstancias”, dice la carta de 76 páginas enviada por los abogados alemanes en su nombre el 20 de septiembre. La abogada jefe de propiedad intelectual de la Universidad de California, Randi Jenkins, confirmó el plan de revocar las dos patentes, pero minimizó su importancia. “Estas dos patentes europeas son solo otro capítulo de esta larga saga que involucra a CRISPR-Cas9”, dijo Jenkins. “Seguiremos buscando reivindicaciones en Europa y esperamos que esas reivindicaciones en curso tengan una amplitud y profundidad significativas de cobertura”. Las patentes que se están desautorizando voluntariamente son EP2800811, otorgada en 2017, y EP3401400, otorgada en 2019. Jenkins agregó que los ganadores del Nobel aún comparten una patente CRISPR emitida en Europa, EP3597749, y otra que está pendiente. Ese recuento no incluye una maraña de solicitudes de patentes que cubren investigaciones más recientes del laboratorio de Doudna en Berkeley que se presentaron por separado. Libertad para operar La cancelación de las patentes europeas afectará a una amplia red de empresas de biotecnología que han comprado y vendido derechos en su búsqueda de lograr exclusividad comercial para nuevos tratamientos médicos o lo que se llama “libertad para operar”: el derecho a realizar investigaciones de corte de genes sin verse molestados por dudas sobre quién es realmente el dueño de la técnica. Estas empresas incluyen Editas Medicine, aliada del Instituto Broad; Caribou Biosciences e Intellia Therapeutics en Estados Unidos, ambas cofundadas por Doudna; y las empresas de Charpentier, CRISPR Therapeutics y ERS Genomics. ERS Genomics, con sede en Dublín y autodenominada “la empresa de licencias CRISPR”, se creó en Europa específicamente para cobrar tasas a terceros que utilicen CRISPR. Afirma haber vendido acceso no exclusivo a sus “patentes fundamentales” a más de 150 empresas, universidades y organizaciones que utilizan CRISPR en sus laboratorios, en sus productos de fabricación o de investigación. Por ejemplo, a principios de este año, Laura Koivusalo, fundadora de una pequeña empresa de biotecnología finlandesa, StemSight, aceptó una “tarifa estándar” porque su empresa está investigando un tratamiento ocular que utiliza células madre que fueron previamente editadas mediante CRISPR. Aunque no todas las empresas de biotecnología creen que sea necesario pagar por los derechos de patente mucho antes de tener un producto para vender, Koivusalo decidió que sería lo correcto. “La razón por la que obtuvimos la licencia fue la mentalidad nórdica de ser súper honestos. Les preguntamos si necesitábamos una licencia para realizar investigaciones y nos dijeron que sí”, afirma. En una presentación de diapositivas

Nos complace anunciar la versión preliminar pública de GPT-4o-Realtime-Preview para audio y voz, una mejora importante del servicio Microsoft Azure OpenAI que agrega capacidades de voz avanzadas y amplía las ofertas multimodales de GPT-4o. Este hito consolida aún más el liderazgo de Azure en IA, especialmente en el ámbito de la tecnología de voz. El legado de Azure en este espacio se ha establecido desde hace mucho tiempo a través de su servicio de voz, que históricamente integraba voz a texto, texto a voz, voces neuronales y traducción en tiempo real en los principales productos de Microsoft, como Teams, Office 365 y Edge. Ahora, GPT-4o-Realtime-Preview amplía aún más los límites al integrar la generación de lenguaje con una interacción de voz fluida, lo que brinda a los desarrolladores las herramientas que necesitan para crear experiencias de IA más naturales y conversacionales. Desde la creación de asistentes virtuales hasta la potenciación de la atención al cliente en tiempo real, este nuevo modelo abre una amplia gama de posibilidades para las aplicaciones basadas en voz. El nuevo modelo también está integrado con Copilot, como parte del nuevo producto Copilot Voice anunciado. Basándose en los recientes anuncios de Azure OpenAI  Este anuncio continúa una serie de actualizaciones importantes dentro de Azure OpenAI Service, que incluyen:  ¿Qué novedades hay en GPT-4o-Realtime-Preview?  API GPT-4o-Realtime : con esta versión, GPT-4o evoluciona para admitir la entrada y salida de audio, lo que permite interacciones naturales basadas en voz en tiempo real que van más allá de las conversaciones tradicionales de IA basadas en texto. Esta capacidad multimodal permite a los desarrolladores crear aplicaciones de voz innovadoras con facilidad.  Área de acceso anticipado de Azure AI Studio : para los desarrolladores ansiosos por explorar, este espacio dedicado permite la experimentación temprana con las capacidades de la API GPT-4o-Realtime para audio. El estudio proporciona un entorno para probar, ajustar y optimizar las interacciones de voz antes de lanzarlas a entornos de producción. Un rendimiento que habla por sí solo  Los primeros clientes que utilizaron la API GPT-4o-Realtime para audio compartieron resultados notables que confirmaron su rendimiento e impacto:  Aplicaciones de GPT-4o-Realtime-Preview en el servicio Azure OpenAI  El potencial de GPT-4o-Realtime-Preview se extiende a varias industrias, transformando el modo en que operan las empresas y el modo en que los usuarios interactúan con la tecnología:  Casos de uso que impulsan la innovación  La versatilidad de GPT-4o-Realtime-Preview ya está transformando las operaciones en una variedad de sectores. A continuación, se muestran algunos de los primeros usuarios y cómo se benefician de esta tecnología:  “AOAI es una interfaz ideal para nuestra solución de ejecutivos de ventas virtuales HeyBosch, ya que es una solución que prioriza la conversación. Podemos integrar fácilmente AOAI a nuestra solución existente. Gracias por los ejemplos de referencia. El tiempo de respuesta del agente virtual ha mejorado sustancialmente, ya que ahora tenemos una única interfaz que combina ambos (voz y LLM). Esto ayuda a mantener la latencia al mínimo. Esta integración muestra el arte de la posibilidad de crear experiencias de usuario atractivas combinando GenAI, tecnología 3D y capacidades de procesamiento de voz en tiempo real”. — Vamsidhar Sunkari, experto sénior de Bosch Global Software Technologies Pvt Ltd.  “ Lyrebird Health se complace en incorporar capacidades de audio a la relación entre proveedor y paciente. El nuevo modelo GPT-4o-realtime-preview nos permitirá experimentar y lanzar nuevas experiencias para nuestros clientes y usuarios finales. Esto nos ayudará en nuestra misión de proporcionar la mejor tecnología para personas del planeta”. —Kai Van Lieshout, cofundador y director ejecutivo de Lyrebird Health Nuestro compromiso con una IA confiable  Azure se mantiene firme en su compromiso con la IA responsable , con la seguridad y la privacidad como prioridades predeterminadas. La API en tiempo real utiliza múltiples capas de medidas de seguridad, que incluyen supervisión automatizada y revisión humana, para evitar el uso indebido. La API en tiempo real se ha sometido a rigurosas evaluaciones guiadas por nuestro compromiso con la IA responsable. Consulta el Informe de transparencia de IA responsable de 2024 . Azure OpenAI Service proporciona funciones de seguridad de contenido integradas sin costo adicional, y Azure AI Studio ofrece herramientas para evaluar la seguridad de sus aplicaciones de IA, lo que garantiza una experiencia de IA segura y responsable. ¿Qué sigue con GPT-4o-Realtime API para audio? A medida que continuamos innovando y ampliando las capacidades de GPT-4o-Realtime API for Audio, estamos entusiasmados de ver cómo los desarrolladores y las empresas aprovecharán esta tecnología de vanguardia para crear aplicaciones impulsadas por voz que amplíen los límites de lo posible.  Ya sea que desee integrar capacidades de voz en sus operaciones de servicio al cliente o explorar las posibilidades de interacciones multilingües, GPT-4o-Realtime API for Audio brinda la flexibilidad y la potencia para transformar sus soluciones de IA. A partir de hoy, puede explorar estas nuevas capacidades en Azure OpenAI Studio , experimentar con ellas en Early Access Playground o integrar directamente la API en tiempo real en la versión preliminar pública en sus aplicaciones. Blog Microsoft. S.S.

Un nuevo sistema de IA diseña proteínas que se unen con éxito a moléculas objetivo, con potencial para avanzar en el diseño de fármacos, la comprensión de enfermedades y más. Todos los procesos biológicos del organismo, desde el crecimiento celular hasta las respuestas inmunitarias, dependen de las interacciones entre moléculas llamadas proteínas. Como una llave para una cerradura, una proteína puede unirse a otra, ayudando a regular procesos celulares críticos. Las herramientas de predicción de la estructura de las proteínas, como AlphaFold, ya nos han proporcionado una visión enorme de cómo interactúan las proteínas entre sí para realizar sus funciones, pero estas herramientas no pueden crear nuevas proteínas para manipular directamente esas interacciones. Sin embargo, los científicos pueden crear nuevas proteínas que se unan con éxito a moléculas específicas. Estos aglutinantes pueden ayudar a los investigadores a acelerar el progreso en un amplio espectro de investigación, incluido el desarrollo de fármacos, la obtención de imágenes de células y tejidos, la comprensión y el diagnóstico de enfermedades, e incluso la resistencia de los cultivos a las plagas. Si bien los enfoques recientes de aprendizaje automático para el diseño de proteínas han logrado grandes avances, el proceso aún es laborioso y requiere extensas pruebas experimentales. Hoy presentamos AlphaProteo , nuestro primer sistema de inteligencia artificial para diseñar nuevos aglutinantes de proteínas de alta resistencia que sirvan como elementos básicos para la investigación biológica y sanitaria. Esta tecnología tiene el potencial de acelerar nuestra comprensión de los procesos biológicos y ayudar al descubrimiento de nuevos medicamentos, el desarrollo de biosensores y más. AlphaProteo puede generar nuevos aglutinantes proteicos para diversas proteínas objetivo, incluida la VEGF-A , que está asociada con el cáncer y las complicaciones de la diabetes. Esta es la primera vez que una herramienta de IA ha podido diseñar un aglutinante proteico exitoso para la VEGF-A. AlphaProteo también logra tasas de éxito experimental más altas y afinidades de unión de 3 a 300 veces mejores que los mejores métodos existentes en siete proteínas objetivo que probamos. Aprender las intrincadas formas en que las proteínas se unen entre sí Es difícil diseñar aglutinantes de proteínas que puedan unirse firmemente a una proteína objetivo. Los métodos tradicionales requieren mucho tiempo y varias rondas de trabajo de laboratorio exhaustivo. Una vez creados los aglutinantes, se someten a rondas experimentales adicionales para optimizar la afinidad de unión, de modo que se unan lo suficientemente fuerte como para ser útiles. AlphaProteo, que se entrenó con grandes cantidades de datos de proteínas del banco de datos de proteínas (PDB) y más de 100 millones de estructuras predichas de AlphaFold, ha aprendido las innumerables formas en que las moléculas se unen entre sí. Dada la estructura de una molécula objetivo y un conjunto de ubicaciones de unión preferidas en esa molécula, AlphaProteo genera una proteína candidata que se une al objetivo en esas ubicaciones.Reproducir vídeo Ilustración de una estructura de unión de proteínas predicha que interactúa con una proteína objetivo. Se muestra en azul una estructura de unión de proteínas predicha generada por AlphaProteo, diseñada para unirse a una proteína objetivo. Se muestra en amarillo la proteína objetivo, específicamente el dominio de unión al receptor de la espícula del SARS-CoV-2 Demostración de éxito en importantes objetivos de unión a proteínas Para probar AlphaProteo, diseñamos aglutinantes para diversas proteínas objetivo, incluidas dos proteínas virales involucradas en la infección, BHRF1 y el dominio de unión al receptor de la proteína de pico del SARS-CoV-2 , SC2RBD, y cinco proteínas involucradas en el cáncer, la inflamación y las enfermedades autoinmunes, IL-7Rɑ , PD-L1 , TrkA , IL-17A y VEGF-A . Nuestro sistema tiene índices de éxito de unión altamente competitivos y la mejor fuerza de unión de su clase. Para siete objetivos, AlphaProteo generó proteínas candidatas in silico que se unieron fuertemente a sus proteínas deseadas cuando se probaron experimentalmente. En el caso de un objetivo en particular, la proteína viral BHRF1 , el 88 % de nuestras moléculas candidatas se unieron con éxito cuando se probaron en el laboratorio húmedo de Google DeepMind . Según los objetivos probados, los aglutinantes AlphaProteo también se unen con una fuerza 10 veces mayor, en promedio, que los mejores métodos de diseño existentes. Para otro objetivo, TrkA , nuestros aglutinantes son incluso más fuertes que los mejores aglutinantes diseñados previamente para este objetivo que han pasado por múltiples rondas de optimización experimental . Validando nuestros resultados Además de la validación in silico y las pruebas de AlphaProteo en nuestro laboratorio, contratamos a los grupos de investigación de Peter Cherepanov , Katie Bentley y David LV Bauer del Instituto Francis Crick para validar nuestros aglutinantes de proteínas. En diferentes experimentos, profundizaron en algunos de nuestros aglutinantes SC2RBD y VEGF-A más potentes. Los grupos de investigación confirmaron que las interacciones de unión de estos aglutinantes eran de hecho similares a lo que AlphaProteo había predicho. Además, los grupos confirmaron que los aglutinantes tienen una función biológica útil. Por ejemplo, se demostró que algunos de nuestros aglutinantes SC2RBD evitan que el SARS-CoV-2 y algunas de sus variantes infecten las células. El rendimiento de AlphaProteo indica que podría reducir drásticamente el tiempo necesario para los experimentos iniciales que involucran aglutinantes de proteínas para una amplia gama de aplicaciones. Sin embargo, sabemos que nuestro sistema de IA tiene limitaciones, ya que no pudo diseñar aglutinantes exitosos contra un octavo objetivo, TNFɑ , una proteína asociada con enfermedades autoinmunes como la artritis reumatoide. Seleccionamos TNFɑ para desafiar de manera sólida a AlphaProteo, ya que el análisis computacional mostró que sería extremadamente difícil diseñar aglutinantes contra él. Continuaremos mejorando y expandiendo las capacidades de AlphaProteo con el objetivo de abordar eventualmente objetivos tan desafiantes. Lograr una unión fuerte suele ser sólo el primer paso en el diseño de proteínas que podrían ser útiles para aplicaciones prácticas, y hay muchos más obstáculos de bioingeniería que superar en el proceso de investigación y desarrollo. Hacia un desarrollo responsable del diseño de proteínas El diseño de proteínas es una tecnología en rápida evolución que tiene un gran potencial para hacer avanzar la ciencia en todo, desde la comprensión de los factores que causan enfermedades hasta la aceleración del desarrollo de pruebas de diagnóstico para brotes de virus, el apoyo a procesos de fabricación más sostenibles e incluso