Los biólogos pueden aprender mucho de la estructura de una molécula, pero identificar todas las partes se vuelve una tarea casi imposible. Para facilitar ese trabajo, en Massachusetts, Estados Unidos, el joven de 17 años Jerry Xu diseñó Unified Protein Embedding Model With Local and Global Structural Sensitivity, un modelo de Inteligencia Artificial (IA) que traduce estructuras moleculares y obtuvo el premio de 90 mil dólares.
La ciencia siempre estuvo presente en la vida de este joven: cursa su último año en la Lexington High School, institución orientada al rubro y ejerce el rol de capitán tanto en el equipo de matemáticas de su escuela como en el club de Science Bowl (competencia de conocimientos científicos).
El modelo de IA lo convirtió en ganador del primer puesto en el concurso Regeneron Science Talent Search, una de las premiaciones más prestigiosas en lo que respecta a ciencia y jóvenes. También se llevó los 90 mil dólares del primer puesto.
Diseñó una IA para entender la estructura de la molécula
El proyecto de Xu descubrió que la información estructural podía comprimirse en cadenas numéricas para una comparación más eficiente sin perder características importantes. El modelo podría ayudar a los biólogos a entender la función de diferentes partes que todavía se desconocen, es que fue diseñado para comparar rápidamente las estructuras de proteínas y aminoácidos.
Otro gran problema al que se enfrentan los científicos es que el uso de grandes bases de datos, debido a que los métodos actuales son demasiado lentos para procesar estructuras moleculares o en el proceso omiten detalles importantes. Xu, con 17 años, intenta solucionar este problema.
Xu descubrió que la información estructural podía comprimirse en cadenas numéricas para una comparación más eficiente. Foto: Sociedad para la Ciencia
Las representaciones numéricas que este chico propone pueden ayudar y acelerar la comparación de moléculas mediante su sistema de IA. En vez de volver a examinar desde cero cada detalle de la estructura podrían usar estas representaciones para encontrar similitudes entre proteínas de manera más rápida y eficiente.
Este enfoque toma aún más relevancia debido a que los científicos todavía se enfrentan a regiones de proteínas donde sus funciones no se desconocen. Al comparar las estructuras con moléculas mejor estudiadas, los investigadores podrían obtener pistas sobre la función de las regiones desconocidas.
La pasión por la programación no se limita a la biología
Xu sostiene que la ciencia no debe solo aprenderse a través de los libros de texto sino haciéndola cobrar vida en el entorno. Es así que cofundó una serie de conferencias científicas de verano dirigidas a alumnos de primaria y secundaria, donde enseña biología y matemática con experimentos en vivo.
En el último año, Xu investigó, desarrolló y programó su modelo de Inteligencia Artificial a través del programa MIT PRIMES, un plan de estudios de un año de duración que ofrece recursos de investigación a estudiantes de secundaria del área de Boston bajo la tutoría del Dr. Gil Alterovitz y el Dr. Shaojun Pei, ambos del Brigham and Women's Hospital.
A la vez, mantiene otras ocupaciones que van más allá de cuestiones ambientales: dedicó los últimos dos años a liderar un equipo de estudiantes programadores que desarrollan y mantienen LexBudget, un chatbot gratuito para ayudar a los residentes locales a informarse sobre el presupuesto municipal de su ciudad de Lexington.
En lo que respecta al futuro, Jerry espera que investigadores y científicos utilicen su herramienta para mejorar el análisis genético de proteínas y planea seguir mejorando este modelo. El jugoso premio en dólares lo usará en una beca universitaria, aunque todavía decide en que institución lo hará.
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