Un equipo de Google ha demostrado que se pueden diseñar con IA proteínas capaces de unirse a dianas grandes y complejas a una fracción del coste habitual: basta recortar la proteína objetivo y quedarse solo con la zona donde se va a producir la unión. Con esa técnica y un agente de Gemini 3.1 Pro dirigiendo el proceso, han obtenido moléculas que se unen a FAP, una proteína asociada a tumores sólidos, con afinidades de entre 3 y 9 nanomolares en pruebas de laboratorio. Lo cuentan en un informe técnico fechado el 14 de octubre y en el blog de Google Research.

El titular que ha circulado, que Google acelera 8,6 veces la predicción de estructuras de proteínas, no es exacto: el predictor es el mismo, lo que cambia es lo que se le da de entrada.

Para diseñar una proteína que se una a otra, se generan miles de candidatas y se comprueba con un predictor de estructura, aquí AlphaFold 3, cuáles encajan. Ese paso consume la mayor parte del cálculo, y su coste crece con el tamaño de la proteína objetivo.

La propuesta del equipo, que llaman epitope excision, es quedarse con una ventana de entre 85 y 130 aminoácidos alrededor del punto de contacto en lugar de plegar la proteína entera. En el caso de FAP, de unos 719 aminoácidos, cada comprobación baja de unos 59 segundos a unos 7: un 88 % menos, que es lo que el blog de Google traduce como 8,6 veces más rápido.