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La Real Academia de las Ciencias de Suecia ha otorgado el Premio Nobel de Química a David Baker, Demis Hassabis y John Jumper por su trabajo centrado en las proteínas, "las ingeniosas herramientas químicas de la vida". El jurado ha destacado las contribuciones de cada uno.
Baker ha logrado la hazaña casi imposible de construir tipos de proteínas completamente nuevos. Hassabis y Jumper han desarrollado un modelo de inteligencia artificial para resolver un problema de hace 50 años: predecir las estructuras complejas de las proteínas. Estos descubrimientos tienen un potencial enorme.
El premio, uno de los más prestigiosos del mundo científico, está dotado con 1,1 millones de dólares. La mitad del galardón ha sido concedida a Baker "por el diseño computacional de proteínas", mientras que la otra será compartida por Hassabis y Jumper "por la predicción de la estructura de las proteínas", según anunció la Academia.
El año pasado este trío de investigadores recibió el año pasado el Premio Fronteras del Conocimiento de la Fundación BBVA en la categoría de Biomedicina por revolucionar el estudio y el diseño de proteínas mediante esta tecnología para desarrollar nuevos tratamientos clínicos. Baker trabaja en la Universidad de Washington en Seattle, mientras que Hassabis y Jumper trabajan en Google Deepmind en Londres.
¿En qué consiste el trabajo de las proteínas?
Desde la academia sueca explican que la diversidad de la vida demuestra la asombrosa capacidad de las proteínas como herramientas químicas. Controlan y dirigen todas las reacciones químicas que juntas son la base de la vida. Las proteínas también funcionan como hormonas, sustancias señalizadoras, anticuerpos y bloques de construcción de diferentes tejidos.
"Uno de los descubrimientos que se reconocen este año se refiere a la construcción de proteínas espectaculares. El otro trata de cumplir un sueño de hace 50 años: predecir las estructuras de las proteínas a partir de sus secuencias de aminoácidos. Ambos descubrimientos abren enormes posibilidades", afirma Heiner Linke, presidente del Comité Nobel de Química.
Las proteínas generalmente constan de 20 aminoácidos diferentes, que pueden describirse como los bloques de construcción de la vida. En 2003, Baker logró utilizar estos bloques para diseñar una nueva proteína que no se parecía a ninguna otra proteína. Desde entonces, su grupo de investigación ha producido una imaginativa creación de proteínas tras otra, incluidas proteínas que pueden usarse como medicamentos, vacunas, nanomateriales y sensores diminutos.
El segundo descubrimiento se refiere a la predicción de estructuras de proteínas. En las proteínas, los aminoácidos están unidos entre sí. En largas cadenas que se pliegan para formar una estructura tridimensional, que es decisiva para la función de la proteína. Desde la década de 1970, los investigadores habían intentado predecir las estructuras de las proteínas a partir de secuencias de aminoácidos, pero esto era notoriamente difícil. Sin embargo, hace cuatro años, hubo un avance sorprendente.
En 2020, Hassabis y Jumper presentaron un modelo de inteligencia artificial llamado AlphaFold2. Con su ayuda, han podido predecir la estructura de prácticamente todos los 200 millones de proteínas que los investigadores han identificado. Desde su avance, AlphaFold2 ha sido utilizado por más de dos millones de personas de 190 países. Entre una miríada de aplicaciones científicas, los investigadores ahora pueden comprender mejor la resistencia a los antibióticos y crear imágenes de enzimas que pueden descomponer el plástico.
La vida no podría existir sin proteínas. El hecho de que ahora podamos predecir las estructuras de las proteínas y diseñar nuestras propias proteínas confiere el mayor beneficio a la humanidad.
Las reacciones de la comunidad científica
Para Alfonso Valencia, profesor ICREA y director de Ciencias de la Vida en el Centro Nacional de Supercomputación de Barcelona (BSC), este Nobel "se ha convertido en el avance más significativo de la Inteligencia Artificial". Como recoge Science Media Center (SMC), "es la diferencia fundamental respecto a otros desarrollos de IA, por ejemplo, el popular ChatGTP, es que estas predicciones de estructura vienen acompañadas de un índice de confianza en la calidad del resultado".
Desde el Centro de Regulación Genómica (CRG), dos de sus investigadores Mafalda Dias y Jonathan Frazer, recalcan la importancia del reconocimiento "del trabajo computacional por su impacto en la biología y la bioquímica". "Con los avances tecnológicos de las últimas décadas y la cantidad y calidad de los datos generados por la comunidad científica, este es realmente el siglo de la biología y, en particular, de la biología cuantitativa y predictiva", sentencia Dias.
"La academia reconoce el trabajo del padre del campo, Baker, el cual ha contribuido a un avance continuado y sistemático en nuestra capacidad de predicción del plegamiento de las proteínas, y el más reciente trabajo de Jumper y Hassabis, los autores principales de AlphaFold, un algoritmo disruptivo de predicción de estructura basado en inteligencia artificial, que en pocos años ha revolucionado y democratizado el campo de la biología estructural de proteínas", subraya Modesto Orozco, líder del grupo Molecular Modelling and Bioinformatics en el IRB Barcelona, como recoge SMC.
Anteriores galardonados
El año pasado la Academia sueca distinguió a Moungi G. Bawendi, Louis E. Brus y Alexei I. Ekimov por el descubrimiento y desarrollo de los puntos cuánticos. Se trata de los componentes más pequeños de la nanotecnología, que sirven para iluminar las pantallas de los ordenadores, televisores y lámparas basadas en tecnología QLED, pero que también sirven para guiar a los cirujanos cuando extirpan tejido tumoral, entre otras muchas aplicaciones.