Fue otorgado a tres científicos que con la computación y la inteligencias artificial desentrañaron la estructura de las proteínas y crearon nuevas
En 2024 el Nobel de Química reconoció los avances en las investigaciones de las enzimas y proteínas alcanzados gracias a la computación e inteligencia artificial. David Baker, Demis Hassabis y John Jumper son los científicos a quienes se les otorgó el galardón. Sus aportes permiten predecir las formas y funciones de las proteínas, descifrar su código secreto y crear otras nuevas.
La Real Academia Sueca de las Ciencias ha otorgado el Premio Nobel de Química 2024 a un trío de científicos cuyos trabajos han revolucionado nuestra comprensión y manipulación de las proteínas, moléculas fundamentales de la vida.
David Baker, Demis Hassabis y John M. Jumper han sido reconocidos por sus pioneras contribuciones en el diseño computacional y la predicción de estructuras proteicas, respectivamente.
Baker, Hassabis y Jumper ya son conocidos en España. Los tres compartieron también el premio Fronteras del Conocimiento, que otorga la Fundación BBVA en 2023, en la categoría de Biología y Biomedicina.
Hassabis y Geoffrey Hinton (nuevo Nobel de Física 2024) también estuvieron entre los cuatro galardonados en 2022 con el premio Princesa de Asturias de Investigación Científica. En esa ocasión se les reconocieron sus desarrollos de redes neuronales, fundamentales en todos los campos de la ciencia y la tecnología.
Nobel de Química 2024
Desde 1901, el Premio Nobel de Química se ha otorgado 116 veces y ha quedado desierto en ocho ocasiones. Un total de 195 personas lo han recibido, solo ocho de ellas son mujeres. Frederick Sanger y Barry Sharpless son los únicos científicos que han ganado dos veces el Nobel de Química, en 1958 y 1980, y en 2001 y 2022, respectivamente.
La Real Academia Sueca de las Ciencias otorgó el Premio Nobel de Química 2024 al estadounidense David Baker por sus contribuciones fundamentales al diseño computacional de proteínas. La otra mitad del galardón fue otorgada al británico Demis Hassabis y al norteamericano John M. Jumper por su aporte clave a la predicción de la estructura de las proteínas.
El comunicado oficial de la Academia destaca que Baker logró crear proteínas completamente nuevas. Mientras que Hassabis y Jumper desarrollaron un modelo de inteligencia artificial que permite predecir las complejas estructuras de las proteínas. Un hito que se buscaba desde hace medio siglo.
El trabajo de los galardonados del 2024 tiene un enorme potencial. Johan Aqvist, miembro del Comité Nobel de Química, calificó el impacto de sus descubrimientos como «realmente descomunal». Subrayó que «para entender cómo funcionan las proteínas, hay que saber qué aspecto tienen. Eso es lo que han hecho los galardonados de este año».
Nuevo reconocimiento a la IA
Baker creó proteínas completamente nuevas que no se asemejan a ninguna otra, lo que el comité describió como «un avance extraordinario». Las proteínas de Baker han sido la base de varios tratamientos médicos. Como un aerosol nasal antiviral para la COVID-19 y un medicamento para la enfermedad celíaca. Baker también ha cofundado más de 20 empresas de biotecnología.
Hassabis y Jumper utilizan su modelo de inteligencia artificial, AlphaFold2, para calcular la estructura de todas las proteínas humanas y prácticamente todas las proteínas descubiertas hasta ahora por los científicos. Es el segundo premio Nobel de la semana en el que interviene la inteligencia artificial. Una evidencia de su creciente importancia en la investigación científica.
El presidente del comité, Heiner Linke, subrayó los grandes beneficios para la humanidad que traerá este conocimiento. La forma de una proteína influye en su papel en el cuerpo. Conocer su estructura es fundamental para comprender su funcionamiento.
Las potenciales aplicaciones de los logros científicos de los galardonados incluyen el desarrollo más rápido de vacunas, descubrimiento de nuevos nanomateriales, diseño de fármacos dirigidos para tratar el cáncer y la evolución hacia una industria química más verde.
Baker creador de proteínas a la medida
A David Baker, nacido en Seattle en 1962, le reconocieron sus contribuciones al diseño computacional de proteínas. Baker se licenció en la Universidad de Harvard y obtuvo un doctorado en bioquímica en la Universidad de California en Berkeley.
Actualmente dirige el Instituto de Diseño de Proteínas de la Universidad de Washington. Es catedrático de Bioquímica. Baker y su equipo diseñaron una proteína que puede proteger contra el coronavirus.
Baker logró dominar los «bloques de construcción de la vida», (20 aminoácidos). Creó proteínas completamente nuevas que no existen en la naturaleza. Desde su primer éxito en 2003, su equipo de investigación en la Universidad de Washington ha diseñado proteínas a medida para usarlas como medicamentos, vacunas y sensores diminutos.
Hassabis y Jumper desentrañan las proteínas
Demis Hassabis, nacido en Londres en 1976, es el segundo galardonado por sus contribuciones al desarrollo de AlphaFold, un programa de inteligencia artificial que predice la estructura de las proteínas.
Hassabis es hijo de padres grecochipriota y singapurense que regentaban una juguetería en Londres. Fue un prodigio del ajedrez en su juventud y diseñador de videojuegos antes de graduarse en informática en la Universidad de Cambridge.
Tras fundar su propia empresa de videojuegos y obtener un doctorado en neurociencia, cofundó DeepMind en 2010. Su objetivo era crear una inteligencia artificial general. AlphaFold fue una de las tecnologías desarrolladas por DeepMind. Google adquirió DeepMind en 2014 por 650 millones de dólares.
John M. Jumper, nacido en Little Rock en 1985, también fue premiado por su trabajo en AlphaFold. Jumper se licenció en la Universidad de Vanderbilt y obtuvo una maestría y un doctorado en química teórica en la Universidad de Chicago. Se unió a DeepMind en 2017. Trabajó en el desarrollo de AlphaFold junto a Hassabis y otros científicos.
Hassabis y Jumper, líderes en la empresa de inteligencia artificial Deepmind, revolucionaron la ciencia del pliegue de proteínas con su modelo AlphaFold2. Desde la década de 1970, los científicos intentaban predecir la estructura tridimensional de las proteínas a partir de su secuencia de aminoácidos. Gracias al avance de la inteligencia artificial, Hassabis y Jumper lograron predecir la estructura de casi todas las proteínas identificadas hasta la fecha. Unos 200 millones.
Arquitectas de la vida
Las proteínas son moléculas extraordinariamente versátiles que desempeñan una multitud de funciones en los organismos vivos. Desde catalizar reacciones químicas hasta transportar moléculas y construir estructuras celulares. Las proteínas son las verdaderas arquitectas de la vida.
Formadas por cadenas de aminoácidos, son esenciales para el funcionamiento de las células. Comprender su estructura tridimensional -que determina su función- ha sido un desafío formidable.
En 1998, Baker y sus colegas presentaron al mundo Rosetta, un software capaz de predecir la estructura tridimensional de una proteína a partir de su secuencia de aminoácidos. La hazaña, en sí misma impresionante, fue solo el comienzo.
El verdadero salto cuántico llegó en 2003, cuando Baker y su equipo dieron la vuelta al problema. En lugar de predecir la estructura a partir de una secuencia, diseñaron una estructura y luego utilizaron Rosetta para generar una secuencia de aminoácidos que se plegara en esa forma precisa. Funcionó.
Desde entonces, Rosetta ha sido una herramienta indispensable en los laboratorios de todo el mundo. Baker y su equipo han creado una vasta biblioteca de proteínas diseñadas, cada una con propiedades y funciones únicas. Entre estas creaciones se encuentran unas capaces de detectar sustancias tóxicas como el fentanilo, neutralizar virus como el SARS-CoV-2 y servir como nanomateriales para diversas aplicaciones.
El impacto de Rosetta se extiende más allá del laboratorio de Baker. Científicos de todo el mundo utilizan este software para acelerar sus investigaciones. Leslie Vosshall, neurocientífica y vicepresidente del Instituto Médico Howard Hughes, destaca cómo Rosetta ha revolucionado su trabajo y el de muchos otros. «Lo que solía tomar décadas ahora puede tomar un minuto», afirma.
Pionero y referente
David Baker logró diseñar una nueva proteína distinta a todas las demás conocidas en la naturaleza. Utilizó los bloques de aminoácidos como componentes básicos.
El diseño computacional es una estrategia que involucra diferentes metodologías para diseñar nuevas proteínas o modificar las existentes, basándose en estructuras proteicas conocidas.
Baker es el pionero y principal referente en este campo, y las herramientas que ha desarrollado son utilizadas en todo el mundo. Ha hecho realidad el poder diseñar una proteína con las propiedades exactas para combatir una enfermedad específica o crear un material con características únicas.
Sus investigaciones abrieron un mundo de posibilidades en la medicina, la biotecnología y la ciencia de materiales. También ha revolucionado el campo de la bioquímica. Al acelerar el proceso de descubrimiento y creación de nuevas proteínas con aplicaciones prácticas en diversos campos.
Sueño hecho realidad
La predicción de las estructuras proteicas es el segundo descubrimiento premiado. Las proteínas están formadas por cadenas de aminoácidos que se pliegan para formar una estructura tridimensional. Decisiva para el cumplimiento de sus funciones. Desde los años 70, los especialistas buscaban predecir estas estructuras a partir de secuencias de aminoácidos.
Hace cuatro años, Demis Hassabis y John Jumper desarrollaron AlphaFold, un modelo de inteligencia artificial capaz de predecir la estructura tridimensional de una proteína a partir de su secuencia de aminoácidos. La herramienta ha revolucionado la biología estructural. Permite a los científicos comprender mejor cómo funcionan las proteínas y cómo interactúan entre sí.
La predicción de las estructuras proteicas y el diseño computacional de proteínas tienen aplicaciones increíblemente amplias. Desde el diseño de vacunas o fármacos que inhiban proteínas con fines terapéuticos, el desarrollo de sensores hasta el diseño de biocatalizadores.
La combinación de las dos poderosas herramientas, (diseño de proteínas y predicción de estructuras), está transformando la capacidad de los científicos de intervenir en los procesos biológicos a nivel molecular.
Los investigadores pueden ahora diseñar proteínas con propiedades específicas y predecir con precisión cómo se comportarán en un entorno celular. El propio Baker ha incorporado el uso de AlphaFold a su trabajo.
IA al servicio de la ciencia
Demis Hassabis y John Jumper, los creadores de AlphaFold, compartieron sus reflexiones sobre este hito científico y el futuro de la inteligencia artificial en la conferencia de prensa convocada por DeepMind. «La inteligencia artificial es quizás la tecnología más poderosa que ha tenido la humanidad», afirmó Hassabis.
Subrayó tanto su potencial para el bien como los riesgos asociados. “con respecto a su uso, me defino como optimista cauto: tiene un enorme potencial para aplicaciones beneficiosas, pero también podrá usarse para hacer daño”.
Jumper, por su parte, enfatizó la importancia del trabajo en equipo y la iteración constante en el desarrollo de AlphaFold. «La inteligencia artificial es increíblemente buena desentrañando patrones que las personas no podemos ver». Destacó que el éxito de AlphaFold se debe a un esfuerzo colaborativo y a un proceso de refinamiento continuo.
Ambos científicos coincidieron en la necesidad de abordar los desafíos éticos y sociales que plantea el desarrollo de la inteligencia artificial. Hassabis hizo un llamado a la cooperación internacional para establecer normas y regulaciones que garanticen un uso responsable de estas tecnologías.
“La siguiente generación de herramientas de IA, que llegará en 10 años o así: tendrán más riesgos y habrá que estar más preparados. Vamos en la dirección correcta con las cautelas actuales, pero tenemos que ir más rápido”, acotó.
Histórico
En los círculos científicos se considera histórico que se reconozca con el Premio Nobel de Química la relevancia de descubrimientos que están teniendo un gran impacto en el presente. “Este premio era algo que esperábamos, porque la comunidad científica ha absorbido en muy poco tiempo esos avances. Todos los laboratorios aplican ahora esa metodología por defecto”, declaró a El País, José Antonio Márquez, investigador del Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL)
La predicción de las estructuras proteicas y el diseño computacional de proteínas tienen aplicaciones infinitas. Con la capacidad de predecir y diseñar proteínas se ha abierto un nuevo capítulo en nuestra comprensión de la vida.
Al comprender y manipular las proteínas, los científicos están abriendo un nuevo capítulo en la historia de la humanidad. Un capítulo en el que la ingeniería de la vida a escala molecular será una realidad. También se ha puesto de manifiesto el poder transformador de la inteligencia artificial. Y el peligro que, que según sus propios desarrolladores, puede representar si no se regula a tiempo.
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