{"id":19977,"date":"2025-09-22T22:16:35","date_gmt":"2025-09-22T22:16:35","guid":{"rendered":"https:\/\/noti-america.com\/site\/colombia\/?p=19977"},"modified":"2025-09-22T22:16:35","modified_gmt":"2025-09-22T22:16:35","slug":"alzheimer-google-creo-una-herramienta-de-ia-que-abre-nuevas-fronteras-en-su-investigacion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/noti-america.com\/site\/colombia\/2025\/09\/22\/alzheimer-google-creo-una-herramienta-de-ia-que-abre-nuevas-fronteras-en-su-investigacion\/","title":{"rendered":"Alzheimer: Google cre\u00f3 una herramienta de IA que abre nuevas fronteras en su investigaci\u00f3n"},"content":{"rendered":"NOTI-AMERICA | COLOMBIA\r\n\r\n\r\n\r\nJunto a la conmemoraci\u00f3n del <strong>D\u00eda Mundial del Alzheimer, <\/strong> Google destac\u00f3 recientemente el papel transformador de su sistema de IA<a href=\"https:\/\/blog.google\/technology\/ai\/google-deepmind-isomorphic-alphafold-3-ai-model\/\"><strong>AlphaFold<\/strong><\/a><strong>,<\/strong> que est\u00e1 acelerando la investigaci\u00f3n cient\u00edfica a un ritmo antes inimaginable y podr\u00eda cambiar las reglas del juego en la lucha contra esta enfermedad. Los cient\u00edficos est\u00e1n utilizando esta herramienta para investigar casos de Alzheimer precoz, ya que puede predecir de forma r\u00e1pida y precisa las estructuras de prote\u00ednas humanas, algo fundamental para el desarrollo de nuevos tratamientos.\r\n\r\n \r\n\r\n<em>\u201cLa IA inaugur\u00f3 una nueva y apasionante era de descubrimiento, particularmente en el \u00e1mbito de la salud y la investigaci\u00f3n para la detecci\u00f3n temprana de enfermedades, y en Google estamos comprometidos a seguir mejorando sus capacidades priorizando su accesibilidad\u201d,<\/em> coment\u00f3 Adriana Nore\u00f1a, Vicepresidente para Google Hispanoam\u00e9rica. Y agreg\u00f3: <em>\u201cSi bien a\u00fan la ciencia no ha encontrado la cura definitiva para el Alzheimer, los avances que estamos observando nos hacen mirar al futuro con optimismo, convencidos de que la colaboraci\u00f3n entre la IA y la comunidad cient\u00edfica est\u00e1 desbloqueando un potencial inmenso para comprender, tratar y, en \u00faltima instancia, prevenir enfermedades que antes parec\u00edan invencibles.\u201d<\/em>\r\n\r\n \r\n\r\nEl Alzheimer es una de las afecciones neurodegenerativas m\u00e1s comunes que afecta la vida de m\u00e1s de 55 millones de personas alrededor del mundo. Pertenece a un grupo de trastornos conocidos como enfermedades amiloides, causadas por el <strong>plegamiento incorrecto de prote\u00ednas<\/strong>, que son mol\u00e9culas complejas y esenciales para la vida, de cuya forma tridimensional dependen todas las funciones del cuerpo humano. Cada prote\u00edna se asemeja a una larga cadena de cuentas que debe plegarse sobre s\u00ed misma en una estructura tridimensional \u00fanica y perfecta, como una compleja obra de origami. Si este plegado falla, las consecuencias pueden ser devastadoras.\r\n\r\n \r\n\r\n<strong>\u00bfC\u00f3mo funciona AlphaFold?<\/strong>\r\n\r\n \r\n\r\nAlphaFold tiene la capacidad de predecir las formas 3D de las prote\u00ednas con una precisi\u00f3n sin precedentes bas\u00e1ndose \u00fanicamente en su secuencia gen\u00e9tica. Gracias a este \u00abmapa\u00bb de prote\u00ednas que proporciona, los especialistas que investigan el Alzheimer pueden visualizar la forma 3D exacta de las prote\u00ednas defectuosas para identificar sus puntos d\u00e9biles y, con esa informaci\u00f3n, dise\u00f1ar f\u00e1rmacos de alta precisi\u00f3n. Adem\u00e1s, esta tecnolog\u00eda ayuda a comprender c\u00f3mo las mutaciones gen\u00e9ticas de una persona alteran estas estructuras, abriendo el camino hacia futuros tratamientos personalizados que ataquen la causa ra\u00edz de la enfermedad en cada individuo.\r\n\r\n \r\n\r\nDurante d\u00e9cadas, descubrir la forma 3D de una prote\u00edna para saber qu\u00e9 funci\u00f3n tiene ha sido un desaf\u00edo cient\u00edfico lento, complejo y costoso. La enorme cantidad de configuraciones posibles para una sola prote\u00edna hace que el proceso sea casi imposible sin ayuda avanzada.\r\n\r\n \r\n\r\nEste sistema fue entrenado con un gigantesco cat\u00e1logo de 100.000 estructuras de prote\u00ednas ya conocidas, aprendiendo las reglas fundamentales de la f\u00edsica y la qu\u00edmica que gobiernan el cuerpo humano. <strong>El resultado de este trabajo liderado por dos cient\u00edficos de Google DeepMind, Demis Hassabis y John Jumper, ha sido una de las mayores revoluciones de la ciencia de nuestro tiempo y fue reconocido en 2024 con el <\/strong><a href=\"https:\/\/blog.google\/technology\/google-deepmind\/google-deepmind-demis-hassabis-john-jumper-nobel-prize-chemistry-alphafold\/\"><strong>Premio Nobel de Qu\u00edmica<\/strong><\/a>.\r\n\r\n \r\n\r\nEn s\u00f3lo un a\u00f1o, AlphaFold permiti\u00f3 predecir la estructura de m\u00e1s de 200 millones de prote\u00ednas, casi todas las conocidas por la ciencia. Al igual que se hace con \u201cun c\u00f3digo abierto en tecnolog\u00eda u <em>open source<\/em>\u201d, fiel a su estilo Google puso a disposici\u00f3n gratuita de la comunidad cient\u00edfica esta base de datos cubriendo casi todo el universo proteico conocido de plantas, animales, bacterias y otros organismos. M\u00e1s de 2.5 millones de cient\u00edficos en 190 pa\u00edses ya accedieron a esta informaci\u00f3n lo que representa un ejemplo in\u00e9dito de colaboraci\u00f3n para el progreso humano de la mano de la tecnolog\u00eda.\r\n\r\n \r\n\r\n<strong>Acelerando la investigaci\u00f3n cient\u00edfica en cientos de miles de a\u00f1os<\/strong>\r\n\r\n \r\n\r\nDe esta manera, AlphaFold est\u00e1 acelerando la investigaci\u00f3n cient\u00edfica, abriendo la puerta a la creaci\u00f3n de nuevos tratamientos y medicinas, as\u00ed como el dise\u00f1o de alimentos m\u00e1s saludables y el desarrollo de materiales innovadores. Su impacto ya es significativo en \u00e1reas tan diversas como la lucha contra la malaria, los avances en tratamientos para el Parkinson y la b\u00fasqueda de soluciones para la contaminaci\u00f3n pl\u00e1stica.\r\n\r\n \r\n\r\nSu \u00e9xito tambi\u00e9n contribuy\u00f3 al desarrollo de <a href=\"https:\/\/deepmind.google\/discover\/blog\/alphagenome-ai-for-better-understanding-the-genome\/\">AlphaGenome<\/a>, un modelo de IA de Google que busca descifrar el genoma humano, comprendiendo la funci\u00f3n de las secuencias de ADN en tipos celulares espec\u00edficos. Este aplica un enfoque similar al de AlphaFold para predecir la estructura 3D del ADN, para poder comprender c\u00f3mo los genes influyen en las enfermedades y as\u00ed poder desarrollar nuevos tratamientos y arrojar luz sobre \u00e1reas gen\u00f3micas antes no comprendidas.\r\n\r\n \r\n\r\nSe estima que estas innovaciones de <a href=\"https:\/\/deepmind.google\/\">Google DeepMind<\/a>, el laboratorio de investigaci\u00f3n en inteligencia artificial de Google, ya han ayudado a ahorrar cientos de miles de a\u00f1os de investigaci\u00f3n.\r\n\r\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>NOTI-AMERICA | COLOMBIA Junto a la conmemoraci\u00f3n del D\u00eda Mundial del Alzheimer, Google destac\u00f3 recientemente el papel transformador de su sistema de IAAlphaFold, que est\u00e1 acelerando la investigaci\u00f3n cient\u00edfica a un ritmo antes inimaginable&#46;&#46;&#46;<\/p>\n","protected":false},"author":135,"featured_media":19978,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"image","meta":{"_acf_changed":false,"om_disable_all_campaigns":false,"rop_custom_images_group":[],"rop_custom_messages_group":[],"rop_publish_now":"initial","rop_publish_now_accounts":{"twitter_242054905_242054905":""},"rop_publish_now_history":[],"rop_publish_now_status":"pending","_uf_show_specific_survey":0,"_uf_disable_surveys":false,"footnotes":""},"categories":[9],"tags":[],"class_list":["post-19977","post","type-post","status-publish","format-image","has-post-thumbnail","hentry","category-tecnologia","post_format-post-format-image"],"acf":[],"aioseo_notices":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v24.9 (Yoast SEO v27.2) - 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