¿La microscopía crioelectrónica pronto revolucionará la biología molecular al obviar la necesidad de la cristalografía de rayos X de sustancias difíciles de cristalizar, como los receptores acoplados a proteína G y los canales iónicos?

El santo grial de cualquier proyecto de imagen y reconstrucción con CryoEM es llegar a una estructura con una resolución inferior a 10 Angstroms donde se puedan ver “salchichas” y otras gotas que permitan la colocación de la cadena de aminoácidos. Un proceso de refinamiento puede proporcionar una estructura con resolución de nivel atómico que se puede usar para modelar interacciones con otras moléculas.

La técnica ha conocido bastantes éxitos pero solo puede revelar detalles de baja resolución como la organización de las subunidades cuando se enfrenta a la flexibilidad en las estructuras de proteínas (que es lo que impidió su cristalización en primer lugar).

Las técnicas de reconstrucción tridimensional se basan esencialmente en promedios, con algunas técnicas de clasificación para eliminar las formas que no se alinean bien.

Con una gran cantidad de vistas de proteínas, ahora parece posible usar técnicas de inteligencia artificial para obtener rápidamente estructuras de alta resolución mediante el aprendizaje de características de sus proyecciones bidimensionales. Hay algunos informes de éxitos, pero ojalá que haya muchas más por delante.

El problema es el aislamiento del objeto a la imagen. Los materiales biológicos son increíblemente heterogéneos a diferencia de las cosas inorgánicas. Por lo tanto, corre el riesgo de obtener imágenes de un conjunto muy complejo de muchas cosas en una amalgama aleatoria. De ahí la noción de AI para darle sentido a lo que mides. Incluso la cristalografía requiere mucho cálculo para desambiguar. La buena noticia es que ninguna máquina pronto eliminará la necesidad de matemáticos y físicos muy listos en este espacio, ¡inteligencia artificial o no!