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Una nueva era de la exploración espacial
¿Necesita un recordatorio de lo increíblemente grande que es nuestro universo? Las primeras fotos captadas por el telescopio espacial James Webb son asombrosas. Es el telescopio más potente y técnicamente avanzado que se ha creado, y las enseñanzas sobre el universo obtenidas gracias a él impulsarán las misiones futuras y la exploración durante generaciones. Hace poco se lanzó la última misión a la luna en el marco del programa Artemis de la NASA, que allanará el camino para una misión futura a Marte. Esta nueva era de la exploración espacial generará avances tecnológicos en campos que van más allá de la astronáutica y estimulará el progreso de aplicaciones en áreas como los materiales, la ciencia de los alimentos, la agricultura e incluso la cosmética.
Un hito en las predicciones de la IA
Desde hace décadas, la comunidad científica intenta entender mejor la relación entre las funciones de las proteínas y sus estructuras 3D. En julio de 2022, Deep Mind reveló que la estructura 3D plegada de la molécula de una proteína se puede predecir a partir de su secuencia lineal de aminoácidos usando los algoritmos AlphaFold2, RoseTTAFold y trRosettaX-Single. Las predicciones de los algoritmos redujeron el número de proteínas humanas con datos estructurales desconocidos de 4800 a tan solo 29. Aunque siempre habrá desafíos relacionados con la IA, la capacidad de predecir estructuras de proteínas tiene implicaciones en todas las ciencias médicas y biológicas. Entre los principales retos futuros se incluyen el modelado de proteínas con propiedades intrínsecas desordenadas y otras cuyas estructuras se alteren por medio de modificaciones post-translacionales o en respuesta a las condiciones ambientales. Al margen del modelado de proteínas, los avances de la IA siguen redefiniendo los flujos de trabajo y ampliando las capacidades de descubrimiento en numerosos sectores y disciplinas.
Tendencias en desarrollo en la biología sintética
La biología sintética tiene el potencial de redefinir las vías de síntesis mediante el uso de sistemas biológicos manipulados (p. ej., microorganismos en los que una parte importante de su genoma se ha modificado o manipulado) para fabricar una amplia gama de biomoléculas y materiales, como tratamientos, aromas, tejidos, alimentos y combustibles. Por ejemplo, se podría producir insulina sin el páncreas del cerdo, piel sin vacas y seda de araña sin arañas. El potencial que esto tiene para las ciencias médicas y biológicas es increíble, pero si se aplica a la fabricación, la biología sintética podría minimizar los problemas futuros de las cadenas de suministro, aumentar la eficiencia y crear nuevas oportunidades para producir biopolímeros o materiales alternativos con estrategias más sostenibles. Hoy en día, los equipos usan el modelado metabólico basado en la IA, las herramientas de CRISPR y los circuitos genéticos sintéticos para controlar el metabolismo, manipular la expresión de los genes y crear vías para la bioproducción. Ahora que esta disciplina empieza a incorporarse a numerosos sectores, los últimos avances y las tendencias emergentes para el control metabólico y los retos de ingeniería relacionados se describen en un artículo de Journal of Biotechnology publicado en 2022.
El despegue de la metabolómica de célula única
Aunque ha habido importantes progresos en la secuenciación y la cartografía genética, solo la genómica nos dice de qué es capaz una célula. Para lograr una comprensión más profunda de las funciones celulares, los enfoques proteómicos y metabolómicos ofrecen diferentes ángulos para revelar perfiles moleculares y vías celulares. La metabolómica de célula única proporciona una instantánea del metabolismo celular en un sistema biológico. La dificultad radica en que los metabolomas cambian con rapidez, por lo que la preparación de muestras es fundamental para comprender el funcionamiento celular. Conjuntamente, una serie de avances recientes en la metabolómica de célula única (técnicas de código abierto, algoritmos avanzados de IA, preparación de muestras y nuevas formas de espectrometría de masas) demuestra la capacidad para ejecutar análisis de espectros de masas detallados. Esto permite a los investigadores determinar la población de metabolitos célula por célula, lo que tiene un enorme potencial para realizar diagnósticos.
