La intel·ligència artificial accelera el descobriment de noves proteïnes per a una alimentació més sostenible
La combinació entre intel·ligència artificial i biologia molecular està revolucionant la manera com es descobreixen nous ingredients alimentaris. Investigadors i empreses tecnològiques utilitzen sistemes avançats d’anàlisi de dades per identificar proteïnes presents a la natura que poden substituir additius industrials o ingredients d’origen animal, amb l’objectiu de crear aliments més sostenibles i saludables.
Aquest nou enfocament científic permet analitzar milions de seqüències biològiques en qüestió de segons i predir quines proteïnes poden tenir propietats útils per a la indústria alimentària. Gràcies a aquestes eines, processos que abans requerien dècades d’experimentació en laboratoris es poden reduir a uns pocs mesos.
La IA ajuda a desxifrar el “codi alimentari” de la natura
La biodiversitat del planeta conté una gran varietat de proteïnes amb funcions molt diverses. Aquestes molècules actuen com autèntiques “màquines moleculars” responsables de propietats clau dels aliments, com la textura, la capacitat d’espessir o la formació d’escuma.
Tradicionalment, descobrir aquestes funcions requeria un procés llarg d’assaig i error. Ara, la intel·ligència artificial permet analitzar digitalment les seqüències d’aminoàcids i predir el comportament de les proteïnes en diferents entorns alimentaris.
Un dels recursos més importants per a aquest tipus d’investigació és la base de dades biològica UniProt, que conté milions de seqüències de proteïnes procedents de diferents organismes.
La predicció de l’estructura de les proteïnes
El gran salt tecnològic ha arribat amb els sistemes d’aprenentatge profund capaços de predir l’estructura tridimensional de les proteïnes. Entre aquests destaca AlphaFold, desenvolupat per l’empresa d’intel·ligència artificial Google DeepMind.
Aquest sistema pot calcular com es pleguen les proteïnes en tres dimensions, un aspecte fonamental per entendre la seva funció biològica. La forma final determina com interactuen amb altres substàncies, com ara greixos, aigua o altres compostos presents als aliments.
Gràcies a aquesta tecnologia, els investigadors poden identificar de manera virtual les proteïnes més prometedores abans de provar-les en laboratoris reals.
El cas dels emulsionants naturals
Un dels exemples més destacats d’aquesta aplicació és la recerca de substituts naturals dels emulsionants sintètics, substàncies utilitzades per mantenir barrejats ingredients com l’aigua i l’oli.
Mitjançant l’anàlisi de dades biològiques i models d’intel·ligència artificial, els científics han examinat la biodiversitat de plantes poc explotades per trobar proteïnes amb propietats emulsionants.
Aquest tipus de recerca també ha estat impulsat per empreses del sector alimentari com NotCo, que utilitzen algoritmes per analitzar grans bases de dades de proteïnes i identificar nous ingredients d’origen vegetal.
Els resultats han permès descobrir proteïnes en llavors de lleguminoses poc comunes amb una estabilitat superior a les alternatives tradicionals.
Impacte en la indústria alimentària i en la sostenibilitat
La integració de la intel·ligència artificial en la investigació alimentària pot tenir un impacte significatiu en la sostenibilitat del sistema alimentari global. A més dels emulsionants naturals, aquestes tecnologies també s’estan utilitzant per desenvolupar fibres tèxtils biodegradables o enzims capaços de degradar plàstics.
En el context de la Unió Europea, aquestes innovacions s’alineen amb iniciatives com el Pacte Verd Europeu, que impulsa models de producció més respectuosos amb el medi ambient.
Per a països amb un fort sector agroalimentari com Espanya, la identificació de proteïnes locals —procedents de cultius com el tramús o de subproductes de l’olivera— podria contribuir a reduir la dependència de la soja importada i reforçar la sobirania alimentària.
Institucions científiques com el Consell Superior d’Investigacions Científiques ja treballen en línies d’investigació que combinen biologia molecular, bioinformàtica i intel·ligència artificial.
Una nova etapa per a la ciència dels aliments
Els experts coincideixen que la intel·ligència artificial no substitueix la natura, sinó que ajuda a entendre-la millor. L’anàlisi massiva de dades biològiques permet descobrir solucions que ja existeixen en els ecosistemes naturals, però que fins ara passaven desapercebudes.
Amb menys química sintètica, processos industrials més nets i ingredients d’origen natural, la tecnologia pot obrir el camí cap a un sistema alimentari més saludable i sostenible.
En aquest context, la intel·ligència artificial es perfila com una eina clau per accelerar la innovació científica i garantir que l’alimentació del futur sigui compatible amb la conservació de la biodiversitat i dels recursos del planeta.
