Predicción precisa de la estructura biomolecular en CASP16 con entradas optimizadas para predictores de última generación

RESUMEN La predicción de la estructura biomolecular ha alcanzado un nivel de precisión sin precedentes, en parte atribuido al uso de algoritmos avanzados de aprendizaje profundo. Participamos en los experimentos de CASP16 en las categorías de dominios de proteínas, multimorfos de proteínas y monómeros de ARN, logrando clasificaciones oficiales de primero, segundo y cuarto (mejor para grupos de servidores), respectivamente. Hipotetizamos que al aprovechar predictores de estructuras de última generación como AlphaFold2, AlphaFold3, trRosettaX2 y trRosettaRNA2, se podrían lograr predicciones de estructuras precisas a través de la optimización cuidadosa de la información de entrada. Para la predicción de estructuras de proteínas, mejoramos las secuencias de entrada eliminando regiones intrínsecamente desordenadas, un enfoque simple pero efectivo que dio lugar a modelos precisos para dominios de proteínas. Sin embargo, menos del 25% de los multimorfos de proteínas se predijeron con alta calidad. En la predicción de estructuras de ARN, optimizar la entrada de la estructura secundaria para trRosettaRNA2 resultó en predicciones más precisas que AlphaFold3. En resumen, nuestros resultados de predicción en CASP16 indican que la predicción de estructuras de dominios de proteínas ha alcanzado una alta precisión. Sin embargo, predecir multimorfos de proteínas y estructuras de ARN sigue siendo un desafío, y anticipamos nuevos avances en estas áreas en los próximos años.