AlphaFold

[2]​[4]​ Los resultados de AlphaFold 2 en CASP han sido calificados como «asombrosos»[5]​ y «transformadores».[13]​ Para solucionar este problema, es necesario comprender la termodinámica de las fuerzas interatómicas que resultan en una estructura estable y el mecanismo por el que las proteínas alcanzan su configuración final con extrema rapidez.Como resultado, AlphaFold 1 predecía modelos en los que la estructura secundaria (hélices alfa y hojas beta) predominaba excesivamente.[17]​ AlphaFold 1 constaba de varios módulos, cada uno entrenado por separado, utilizados para producir un potencial guía que luego se combinaba con el potencial energético basado en cálculos de física.[18]​[19]​ El refinamiento de la energía se aplica solo como un paso del refinamiento final una vez que la predicción de la red neuronal ha convergido, y solo ajusta ligeramente la estructura predicha.[19]​ A medida que avanza la iteración, según un informe, el «algoritmo de atención ... imita la forma en que una persona podría armar un rompecabezas: primero conectando piezas en pequeños grupos, en este caso grupos de aminoácidos, y luego buscando formas de unir los grupos en un todo más grande».[21]​[22]​ El programa era capaz de predecir más correctamente las estructuras consideradas más difíciles por los organizadores, para las que no había estructuras de proteínas con una secuencia parcialmente similar.[5]​ AlphaFold 2 también logró predicciones correctas para las cadenas laterales de los aminoácidos Los modelos generados por AlphaFold 2 sirvieron además para determinar cuatro estructuras que hasta entonces no se habían podido elucidar de novo con métodos experimentales.[4]​[6]​ El Premio Nobel de Química y biólogo estructural Venki Ramakrishnan ha descrito los resultados como «un avance asombroso en el problema del plegamiento de proteínas», y predijo que «cambiará fundamentalmente la investigación biológica».Además de las noticias en la prensa científica especializada, como Nature,[6]​ Science,[4]​ MIT Technology Review,[2]​ y New Scientist,[34]​[35]​ la historia apareció en la prensa generalista,[36]​[37]​[38]​[39]​ así como servicios de noticias y publicaciones semanales, como Fortune,[40]​[18]​ The Economist,[20]​ Bloomberg,[28]​ Der Spiegel,[41]​ y The Spectator .[42]​ En Londres, The Times publicó la historia en la portada, con dos páginas adicionales de cobertura interna y un editorial.En declaraciones a El País, el investigador Alfonso Valencia dijo: «Lo más importante que nos deja este avance es saber que este problema [el plagamiento de las proteínas] tiene solución, que es posible resolverlo [...] Google no proporciona el software y esta es la parte frustrante del logro porque no beneficiará directamente a la ciencia».[48]​ Con tan poco conocimiento sobre el funcionamiento interno de AlphaFold 2 se ha cuestionado su capacidad para identificar pliegues poco representados en las estructuras existentes en las bases de datos.[50]​ No está claro hasta qué punto las predicciones de AlphaFold 2 serán válidas para proteínas en complejos con otras proteínas y moléculas,[49]​ puesto que AlphaFold no estaba diseñada para este caso.[49]​ Además, debido a que AlphaFold solo funciona con proteínas, no considera los efectos en la estructura de otras biomoléculas asociadas.Elisa Fadda (Maynooth University, Irlanda) y Jon Agirre (University of York, Reino Unido) destacaron el impacto de la ausencia en los modelos AlphaFold de metales, cofactores y, más visiblemente, modificaciones co y postraduccionales como la glicosilación de proteínas.En estos casos, los científicos deben buscar en bases de datos como UniProt-KB posibles componentes ausentes del modelo, ya que estas pueden desempeñar un papel importante no solo en el plegamiento sino también en la función de las proteínas.Esta información no es siempre dada por el conocimiento de la estructura.[61]​ La base de datos utiliza un modelo monomérico, similar a la versión CASP14.El equipo reconoció que, aunque las estructuras podrían no ser necesarias para las investigaciones terapéuticas en curso, ayudarían a entender mejor la biología del virus.