En total existen 20 aminoácidos diferentes que tienen funciones diferentes como digerir alimentos, ayudar en el crecimiento y reparación de tejidos o formar el sistema inmunológico que nos defiende de los agentes patógenos externos.
Cada proteína es una secuencia de estos aminoácidos colocados unos detrás de otros, dependiendo de el número de ellos y de su ordenación, se obtienen las distintas proteínas con distintas funciones.
Cada aminoácido necesario viene codificado en el ARN utilizando grupos de tres bases llamados codones y formados por las famosas letras CAGT con la excepción de la T(Timina) que en el ARN es sustituida por una U(Uracilo). (p.ej. CGU >>> Arginina)
Con estas instrucciones el ARN sale del núcleo y una vez en el citoplasma de la célula los ribosomas se encargan de fabricar las proteína utilizando los aminoácidos que "flotan" en el citoplasma, en lo que se conoce como "Síntesis de proteínas".
Los científicos llevan mucho tiempo intentando diseñar y fabricar proteínas artificiales que pudiesen reemplazar a las naturales pero como ya habréis podido deducir a estas alturas del post, eso algo extremadamente difícil para un mortal.
La utilización del machine learning combinado con el estudio de ingentes cantidades de datos aplicando big-data, puede conseguir revelar las reglas de las estructuras básicas de formación de las proteínas y conseguir diseñar proteínas artificiales.
Esto indudablemente tendría muchas y maravillosas aplicaciones en el campo de la salud, pudiendo fabricar proteínas que sustituyan a aquellas que no funcionen correctamente en las células de nuestro organismo.
Más información:
https://nuevoperiodico.com/el-aprendizaje-automatico-revela-la-receta-para-construir-proteinas-artificiales/
