¿Por qué AlphaFold no resolvió el plegamiento de proteínas? — Pushmeet Kohli, Google DeepMind y Sal Candido, Biohub
· Fuente: Latent Space
En una mesa redonda organizada por Latent Space, Pushmeet Kohli de Google DeepMind y Sal Candido del Biohub analizaron los límites de AlphaFold y el futuro de la IA aplicada a la biología. Ambos coincidieron en que el éxito de AlphaFold representa solo el inicio de un proceso más amplio: escalar capacidad computacional y datos no basta por sí solo para comprender la complejidad de los sistemas biológicos. Señalaron que encontrar leyes de escalado específicas para cada tipo de dato es más relevante que simplemente aumentar el tamaño de los modelos, y que la calidad de la información –por ejemplo, datos metagenómicos o micrografías de criomicroscopía electrónica– resulta crucial para entrenar modelos de lenguaje de proteínas que puedan captar dinámicas, desorden y otras propiedades no estáticas.
Kohli recordó que la arquitectura de AlphaFold combinó intuición científica con diseño a medida, lo que sugiere que los sesgos inductivos siguen siendo necesarios. Candido, por su parte, argumentó que los modelos actuales deben pasar de predecir estructuras aisladas a representar células virtuales completas, lo que exigirá conjuntos de datos fundamentalmente diferentes y una visión de “rupturas 10×” en lugar de mejoras marginales. También debatieron la confianza y la calibración de incertidumbre como prioridades frente a la interpretabilidad total, y la posibilidad de que futuros sistemas de IA comprendan mejor a otras IA que los humanos.
Esta discusión es importante porque define los próximos retos para la IA en la medicina y el descubrimiento de fármacos, áreas donde avances significativos pueden acelerar la identificación de tratamientos y, en última instancia, contribuir a la meta de curar enfermedades.
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