Dos años más tarde, hay una pregunta de seguimiento a la que se hace aquí: ¿Cómo sabemos si los resultados del proyecto folding@home son correctos? Dado que estamos bastante seguros de que F@H está funcionando correctamente y siguiendo la declaración de este artículo :
Se podrían aplicar técnicas similares al plegamiento de proteínas, la reducción del consumo de energía o la búsqueda de nuevos fármacos y materiales revolucionarios.
... Me gustaría preguntar si las cosas de la IA, como el aprendizaje profundo, las redes neuronales y el resto de las palabras de moda de hoy, podrían aplicarse a la dinámica molecular, especialmente en el campo del plegamiento de proteínas.
Si y no :-)
Mientras tanto, muchas estructuras de proteínas se pueden predecir con bastante precisión, incluso aquellas para las que no se conocía antes ningún pliegue de referencia.
En este caso, la palabra de moda importante es "grandes datos": co-mutaciones (de aminoácidos cargados) que se pueden encontrar al secuenciar muchos genomas independientes. (... que indirectamente pasa por alto el énfasis en la dinámica para el plegamiento de proteínas)
Editorial: 2017, Ciencia: http://www.sciencemag.org/news/2017/01/hundreds-elusive-protein-structures-pinned-down-genome-data
Perspectiva: Soding et al. , 2017, Ciencia ( http://science.sciencemag.org/content/355/6322/248 )
Artículo de investigación: Ovchinnikov et al. 2017, Ciencia ( https://www.bakerlab.org/wp-content/uploads/2017/01/ovchinnikov_science_2017.pdf )