Premio Nobel de Química 2024 para el diseño y predicción de proteínas con IA

David Baker, Demis Hassabis y John Jumper se hacen acreedores del Premio Nobel de Química 2024: como sucedió este año con el galardón en física, la estrella es nuevamente la IA. En este caso, por los grandes aportes de estos científicos al diseño computacional de nuevas proteínas y a la predicción de la estructura de los 200 millones de proteínas conocidas, avances obtenidos con la ayuda de herramientas de inteligencia artificial.

La Real Academia Sueca de Ciencias decidió otorgar el Premio Nobel de Química 2024 a David Baker, de la Universidad de Washington, en Estados Unidos, y a Demis Hassabis y John Jumper, de la compañía Google DeepMind de Londres, en el Reino Unido. Baker logró destacar en la construcción con técnicas informáticas de tipos completamente nuevos de proteínas, con funciones que no pueden hallarse en el ámbito natural. Demis Hassabis y John Jumper, en tanto, crearon un modelo de Inteligencia Artificial (IA) para resolver la predicción de estructuras complejas de proteínas.

De acuerdo a una nota de prensa, el 50% del premio es otorgado a Baker y la otra mitad se reparte entre Hassabis y Jumper. Los descubrimientos de estos investigadores tienen un enorme potencial, ya que las proteínas son la base de la diversidad de la vida sobre nuestro planeta. Estas increíbles herramientas químicas impulsan todas las reacciones que hacen posible la vida: también funcionan como hormonas, anticuerpos, elementos de señalización e integran diferentes tejidos.

La proeza de descifrar el enigma de los bloques de aminoácidos

En términos generales, las proteínas consisten en 20 aminoácidos diferentes, que funcionan como bloques: en 2003, David Baker logró usar estos bloques para diseñar una nueva proteína, que era diferente a cualquier otra que pueda hallarse en la naturaleza. Desde ese momento, logró producir junto a su equipo de trabajo una gran cantidad y diversidad de proteínas, que pueden ser utilizadas como productos farmacéuticos, vacunas, nanomateriales y diminutos sensores, entre otras posibilidades.

Por otro lado, en las proteínas los aminoácidos están unidos entre sí en largas cadenas, que se pliegan para conformar una estructura tridimensional: la misma es vital para el desarrollo de sus funciones. Desde la década de 1970 se intentó predecir la estructura de las proteínas a partir de las secuencias de aminoácidos, pero conseguirlo se hizo muy complejo.

En 2020, Hassabis Demis y John Jumper desarrollaron un modelo de IA llamado AlphaFold: esta herramienta ha permitido predecir la estructura de prácticamente todos los 200 millones de proteínas que los científicos han identificado hasta hoy. Gracias a esta innovación, empleada por más de 2 millones de personas de 190 países, los investigadores de todo el mundo pueden comprender mejor la resistencia a los antibióticos o crear imágenes de enzimas que son capaces de descomponer el plástico, entre otras aplicaciones.

Un premio merecido para avances fundamentales

Para Mafalda Dias, investigadora del Centro de Regulación Genómica (CRG) en Barcelona, “es estupendo que se reconozca el trabajo computacional por su impacto en la biología y la bioquímica. Los galardonados han utilizado en su mayor parte datos que están a disposición del público: el impacto y la novedad de su trabajo proceden realmente de los enfoques de modelización. Son un gran ejemplo de cómo la ciencia básica puede tener un impacto que se extiende a diversas aplicaciones”, destacó en una publicación de Science Media Centre España.

Para finalizar, Marc Güell, investigador en Biología Sintética Traslacional y profesor de la Universidad Pompeu Fabra (UPF), en Barcelona, indicó en la misma publicación que “es uno de los Nobel más merecidos: Baker ha sido líder de la revolución más grande en biociencias de los últimos años, permitiéndonos ser capaces de empezar a dominar el lenguaje de las proteínas. Ahora podemos predecir la estructura espacial y del diseño de proteínas sintéticas: ambas cosas eran imposibles hasta hace muy poco tiempo”, concluyó.