La inteligencia artificial está revolucionando todos los campos de la Ciencia. Desde la cosmología hasta la física de partículas, estos algoritmos nos permiten encontrar patrones que eran inalcanzables con computaciones clásicas.

Y el estudio del SARS-CoV-2, el virus que causa la covid es otro ejemplo: gracias a la inteligencia artificial podemos hacer simulaciones que nos ayudan a comprender cómo infecta nuestras células.

¿Por qué necesitamos simulaciones en un ordenador? ¿Acaso no podemos mirar el virus al microscopio?

Con la ayuda de microscopios electrónicos o haciendo cristalografía de rayos X podemos ver el virus, pero la resolución es baja y no podemos resolver la dinámica. Las simulaciones nos permiten dilucidar cómo se comporta el virus ‘molécula a molécula’. 

Para que os hagáis una idea de la diferencia, mirad las siguientes dos imágenes. La primera imagen es una fotografía del virus en un microscopio electrónico:

La segunda corresponde a una simulación computacional. Fijáos en los detalles de la espina del virus y en los tres niveles de 'zoom' que nos permiten las simulaciones:

¿Cómo se hacen estas simulaciones?

Estas simulaciones se realizan con un método llamado ‘Dinámica Molecular’, que consiste en resolver las ecuaciones de movimiento de Newton para cada molécula del virus. Las condiciones iniciales se toman de los experimentos de cristalografía.

¿Para qué necesitas la inteligencia artificial si ya tienes las leyes de Newton?

Las leyes de Newton te sirven para determinar la evolución del sistema en el tiempo, pero eso genera muchos terabytes de información. La inteligencia artificial se utiliza para analizar todos esos datos y encontrarles un ’significado biológico’.

¿Qué cosas aprendemos de estas simulaciones?

Miremos este estudio publicado por un equipo de investigadores estadounidenses en el que simulan 300 millones de átomos del virus. 

Una de las preguntas más importantes por resolver es cómo hace el virus para ‘engancharse’ a nuestras células. Gracias a las simulaciones, este equipo consigue demostrar la enorme flexibilidad que tienen las espinas del virus. 

En la parte izquierda de la siguiente imagen podéis ver un esquema: arriba está representada la membrana de una célula humana con el receptor ACE2. Bajo ella, la espina del virus (’spike’). Para conseguir engancharse, la espina puede girar alrededor de cuatro ángulos (llamados ‘tilting’, ‘hip’, ‘knee’ y ‘ankle’).

En la parte derecha tenéis la distribución de probabilidad de esos cuatro ángulos. No podríamos ver todos estos movimientos de la espina del virus si no tuviésemos métodos computacionales.