CASP

La Evaluación Crítica de la Predicción de Estructuras ( CASP ), a veces llamada Evaluación Crítica de la Predicción de Estructuras de Proteínas , es un experimento mundial y comunitario para la predicción de estructuras de proteínas que se lleva a cabo cada dos años desde 1994. ^{[ 1 ] [ 2 ]} CASP brinda a los grupos de investigación la oportunidad de probar objetivamente sus métodos de predicción de estructuras y ofrece una evaluación independiente del estado del arte en el modelado de estructuras de proteínas a la comunidad de investigación y a los usuarios de software. Aunque el objetivo principal de CASP es ayudar a avanzar los métodos de identificación de la estructura tridimensional de las proteínas a partir de su secuencia de aminoácidos, muchos ven el experimento más como un "campeonato mundial" en este campo de la ciencia. Más de 100 grupos de investigación de todo el mundo participan en CASP de forma regular y no es raro que grupos enteros suspendan sus otras investigaciones durante meses mientras se centran en preparar sus servidores para el experimento y en realizar las predicciones detalladas.

Para garantizar que ningún predictor pueda tener información previa sobre la estructura de una proteína que le dé una ventaja, es importante que el experimento se lleve a cabo de forma doble ciego: ni los predictores ni los organizadores y evaluadores conocen las estructuras de las proteínas objetivo en el momento en que se realizan las predicciones. Los objetivos para la predicción de la estructura son estructuras que pronto se resolverán mediante cristalografía de rayos X o espectroscopia de RMN, o estructuras que se acaban de resolver (principalmente por uno de los centros de genómica estructural ) y que se mantienen en espera en el Protein Data Bank . Si se encuentra que la secuencia dada está relacionada por descendencia común con una secuencia de proteína de estructura conocida (llamada plantilla), se puede utilizar el modelado comparativo de proteínas para predecir la estructura terciaria . Las plantillas se pueden encontrar utilizando métodos de alineación de secuencias (por ejemplo , BLAST o HHsearch ) o métodos de enhebrado de proteínas , que son mejores para encontrar plantillas distantemente relacionadas. De lo contrario, debe aplicarse la predicción de la estructura de proteínas de novo (por ejemplo, Rosetta), que es mucho menos fiable, pero que a veces puede generar modelos con el plegamiento correcto (generalmente, para proteínas de menos de 100-150 aminoácidos). Los plegamientos verdaderamente nuevos son cada vez más raros entre los objetivos, ^{[ 3 ] [ 4 ]} lo que hace que esa categoría sea más pequeña de lo deseable.

El método principal de evaluación ^{[ 5 ]} es una comparación de las posiciones de carbono α del modelo predicho con las de la estructura objetivo. La comparación se muestra visualmente mediante gráficos acumulativos de distancias entre pares de carbonos α equivalentes en la alineación del modelo y la estructura, como se muestra en la figura (un modelo perfecto se mantendría en cero en todo el recorrido), y se le asigna una puntuación numérica GDT-TS (Prueba de Distancia Global—Puntuación Total) que describe el porcentaje de residuos bien modelados en el modelo con respecto al objetivo. ^{[ 6 ]} El modelado libre (sin plantilla o de novo ) también es evaluado visualmente por los evaluadores, ya que las puntuaciones numéricas no funcionan tan bien para encontrar semejanzas vagas en los casos más difíciles. ^{[ 7 ]} Las predicciones basadas en plantillas de alta precisión se evaluaron en CASP7 según si funcionaban para la fase de reemplazo molecular de la estructura cristalina objetivo ^{[ 8 ]} con éxitos seguidos más tarde, ^{[ 9 ]} y por la calidad del modelo completo (no solo el carbono α ) y la coincidencia del modelo completo con el objetivo en CASP8. ^{[ 10 ]}

La evaluación de los resultados se lleva a cabo en las siguientes categorías de predicción:

• Predicción de la estructura terciaria (todos los CASP)
• Predicción de la estructura secundaria (se abandonó después de CASP5)
• Predicción de estructuras complejas (solo CASP2; un experimento aparte, CAPRI , continúa con este tema).
• Predicción de contactos entre residuos (a partir de CASP4)
• Predicción de regiones desordenadas (a partir de CASP5)
• Predicción de límites de dominio (CASP6–CASP8)
• Predicción de funciones (a partir de CASP6)
• Evaluación de la calidad del modelo (a partir de CASP7)
• Refinamiento del modelo (a partir de CASP7)
• Predicción de alta precisión basada en plantillas (a partir de CASP7)

La categoría de predicción de la estructura terciaria se subdividió a su vez en:

• modelado por homología
• reconocimiento de plegamiento (también llamado enhebrado de proteínas ; tenga en cuenta que esta denominación es incorrecta, ya que enhebrado es un método)
• La predicción de estructuras de novo , ahora denominada "New Fold" (Nuevo Pliegue), ya que muchos métodos aplican funciones de evaluación o puntuación que están sesgadas por el conocimiento de las estructuras proteicas nativas, como una red neuronal artificial .

A partir de CASP7, las categorías se han redefinido para reflejar los avances en los métodos. La categoría "Modelado basado en plantillas" incluye todos los modelos comparativos anteriores, los modelos basados ​​en pliegues homólogos y algunos modelos basados ​​en pliegues análogos. La categoría "Modelado sin plantillas (FM)" incluye modelos de proteínas con pliegues nunca antes vistos y modelos basados ​​en pliegues análogos difíciles. Debido al número limitado de objetivos sin plantillas (son bastante raros), en 2011 se introdujo el llamado CASP ROLL. Este experimento CASP continuo (rotativo) tiene como objetivo una evaluación más rigurosa de los métodos de predicción sin plantillas mediante la evaluación de un mayor número de objetivos fuera de la temporada de predicción CASP regular. A diferencia de LiveBench y EVA , este experimento se basa en el espíritu de predicción ciega de CASP, es decir, todas las predicciones se realizan sobre estructuras aún desconocidas. ^{[ 11 ]}

Los resultados de CASP se publican en números especiales suplementarios de la revista científica Proteins , todos accesibles a través del sitio web de CASP. ^{[ 12 ]} Un artículo principal en cada uno de estos suplementos describe detalles específicos del experimento ^{[ 13 ] [ 14 ]} mientras que un artículo final evalúa el progreso en el campo. ^{[ 15 ] [ 16 ]}

En diciembre de 2018, CASP13 fue noticia cuando ganó AlphaFold , un programa de inteligencia artificial creado por DeepMind . ^{[ 17 ]} En noviembre de 2020, una versión mejorada, la versión 2 de AlphaFold, ganó CASP14. ^{[ 18 ]} Según John Moult, uno de los cofundadores de CASP, AlphaFold obtuvo una puntuación de alrededor de 90 en una escala de 100 puntos de precisión de predicción para objetivos de proteínas moderadamente difíciles. ^{[ 19 ]} AlphaFold se convirtió en código abierto en 2021, y en CASP15 en 2022, aunque DeepMind no participó, prácticamente todos los equipos mejor clasificados utilizaron AlphaFold o modificaciones de AlphaFold. ^{[ 20 ]}

Hasta 2025, la financiación del concurso provino de una subvención de los Institutos Nacionales de la Salud (NIH) . ^{[ 21 ] [ 22 ]} Sin embargo, los NIH no renovaron la financiación del programa en 2025, debido a los recortes presupuestarios realizados por la administración Trump . ^{[ 22 ]} El concurso estuvo a punto de cerrarse antes de que Google DeepMind interviniera para proporcionar financiación provisional. ^{[ 23 ]}

• Evaluación crítica de la predicción de interacciones (CAPRI)
• Evaluación Crítica de la Anotación de Funciones (CAFA)
• Evaluación Crítica de la Interpretación del Genoma (CAGI)

• Sitio web oficial
• ROLLO DE CASP
• Foro de FORCASP archivado el 1 de diciembre de 2020 en Wayback Machine .