Una proteína en la célula no permanece inmóvil, como un maniquí en un escaparate. Sus átomos tiemblan, se estiran y se doblan constantemente, como una cuerda de guitarra tensa que sigue sonando después de que la rozas con el dedo. Para entender cómo funciona una proteína, hay que saber con qué firmeza cada parte se aferra a sus vecinas. Los físicos llaman a esto la «matriz de segundas derivadas de la energía», pero es más fácil pensar en un mapa de resortes entre los átomos: dónde el resorte es rígido y dónde es blando.
Hasta ahora, ese mapa para una molécula grande se calculaba en supercomputadoras y llevaba horas o días. El nuevo programa aprende de ejemplos de moléculas pequeñas: los aminoácidos individuales que forman las proteínas, como piezas de un mecano. Luego transfiere ese conocimiento a una proteína de miles de átomos y genera el mapa de resortes en segundos. Además, lo hace en un sistema de coordenadas conveniente, no relativo a las paredes del laboratorio, sino relativo a la propia molécula, por lo que el resultado no cambia si la molécula se gira o se desplaza.
Esa velocidad abre nuevas posibilidades. Se pueden probar rápidamente miles de variantes de un fármaco para encontrar la que mejor se «abrocha» a la proteína diana. O estudiar cómo cambia la rigidez de una proteína con una mutación. Antes esto era demasiado costoso; ahora es cuestión de un par de minutos.
Los aminoácidos con los que se entrenó la red neuronal son como las letras del alfabeto: solo hay 20, pero con ellos se construyen todas las proteínas de nuestro cuerpo.