Proteínas diseñadas por IA que sobreviven a 150 °C y fuerzas en nanonewtons Las proteínas suelen ser máquinas frágiles. Si las calientas, las estiras o las sometes a un paso de esterilización a alta temperatura (como los que se utilizan en hospitales), la mayoría se desdoblarán y se agregarán, perdiendo su función. Sin embargo, muchos sistemas naturales—como la titina muscular o la seda de araña—sugieren que si organizas los enlaces de hidrógeno en lámina β de la manera correcta, puedes obtener una resistencia mecánica y una resiliencia térmica notables. Bin Zheng y sus coautores toman esa idea y la llevan al extremo. Partiendo del dominio I27 de la titina, utilizan un pipeline de IA+MD—RFdiffusion para la generación de la cadena principal, ProteinMPNN para el diseño de secuencias, ESMFold/AlphaFold2 para la predicción de estructuras, y MD guiado/recocido para la selección—para alargar sistemáticamente las cadenas β que soportan fuerza y maximizar los enlaces de hidrógeno en la cadena principal en una geometría de corte. A través de múltiples rondas de diseño, hacen crecer la red de 4 a 33 enlaces H en la cadena principal, creando una serie de proteínas “SuperMyo” con fuerzas de desdoblamiento superiores a 1,000 pN—aproximadamente 4 veces más fuertes que I27 bajo las mismas condiciones de tracción. Notablemente, estas proteínas no solo se vuelven a plegar después de la fuerza, sino que también retienen su estructura y función después de ser expuestas a 150 °C y ciclos repetidos de esterilización a alta temperatura, y pueden ser utilizadas como agentes de entrecruzamiento para hacer hidrogeles que sobreviven a esos tratamientos intactos. El mensaje es poderoso: al combinar el diseño generativo de proteínas con simulaciones basadas en física, ahora es posible convertir un principio simple—empaquetar tantos enlaces de hidrógeno en modo de corte como sea posible en láminas β—en proteínas y materiales sintéticos que rivalizan o superan los propios sistemas mecanostables de la naturaleza, permitiendo hidrogeles y biomateriales a base de proteínas que permanecen funcionales en condiciones que normalmente destruirían proteínas convencionales. Artículo:

Recientemente conocí a @tzhen de @flashbots_x. Tengo un gran respeto por lo que ha construido y por la investigación que está haciendo su equipo. No podemos trabajar juntos en este momento ya que @class_lambda tiene una estrategia definida en el espacio de la tubería MEV. Pero a largo plazo, creo sinceramente que hay múltiples formas en las que podemos colaborar de maneras que beneficien la construcción de bloques de @ethereum y el mundo MEV. Primero quiero que Lambda y nuestro equipo estén en una posición de poder para poder defender los valores en los que creemos. También queremos enseñar algunas lecciones a algunas personas que nos dieron algunos golpes. Muchos fundadores hombres que conozco en la industria hablan mal de nosotros sin haber hablado nunca con nosotros. Tina no solo se presentó, insistió en reunirse varias veces y articuló claramente su posición. Hablamos sobre el EF, el desarrollo central de Ethereum, la construcción de bloques y @ethrex_client. Ella vino a conocernos incluso sabiendo que teníamos algunas discrepancias relevantes. Tengo un enorme respeto por eso. Necesitamos más personas con el coraje de hablar para construir puentes entre diferentes partes. Incluso si no estamos de acuerdo, y aunque podamos competir en ciertas áreas, siempre apoyaré a líderes mujeres fuertes como ella. Necesitamos más de ellas, tenemos demasiados hombres cobardes en esta industria.