Una proteína en la célula se parece a una pequeña máquina: cada una tiene su propio plano y su tarea. Unas proteínas cortan moléculas, otras transportan oxígeno, otras captan la luz. Para crear tal mecanismo desde cero, hay que resolver dos problemas a la vez: idear qué trabajo hará y cómo, mientras tanto, se plegará en el nudo correcto. Si el nudo se deshace, la máquina se atasca o se rompe.
Los métodos informáticos habituales suelen separar estas tareas: primero se inventa la función y luego se ajusta la forma. Los autores del nuevo modelo CodeFP hicieron algo distinto. Enseñaron al programa a "hablar" el lenguaje de las proteínas de modo que en cada palabra —cada aminoácido— ya estén codificados tanto su futuro papel como su futura curvatura. El modelo no ve los pequeños bucles y hélices (estructuras locales) como un andamiaje pasivo, sino como ayudantes activos: indican dónde la proteína se enganchará a otras moléculas o doblará su cadena.
Para que el modelo no se pierda en conjeturas —pues al mismo patrón de aminoácidos pueden corresponder varias opciones de plegamiento— le añadieron una verificación adicional. Como un profesor que mira el cuaderno y corrige en voz baja: "aquí está la función, no lo olvides". El resultado son proteínas que en un 6% de los casos hacen exactamente lo previsto y en un 3% menos frecuentemente se pliegan en una masa inútil.
En el futuro, estas proteínas de diseño podrán atrapar toxinas en el agua, llevar medicamentos justo a la célula enferma o captar luz solar para obtener energía limpia. Y todo ello, sin mirar atrás a millones de años de evolución, partiendo de cero.
Una proteína de 100 aminoácidos puede plegarse en tal cantidad de formas que, si las probáramos una por segundo, el Universo no tendría tiempo suficiente desde el Big Bang — y en la célula esto ocurre en fracciones de segundo.