El Premio Nobel de Química 2024 fue otorgado conjuntamente a David Baker “por el diseño computacional de proteínas” y a Demis Hassabis y John M. Jumper “por la predicción de la estructura de las proteínas con IA”.
Este avance tiene profundas implicaciones en la biología y la medicina, facilitando la comprensión de procesos biológicos esenciales y la creación de nuevos tratamientos para diversas enfermedades. La contribución de estos científicos marca un hito en la investigación biomolecular, destacando la importancia de la inteligencia artificial en la ciencia contemporánea en este siglo.
David Baker es profesor de la Universidad de Washington, Demis Hassabis cofundó la empresa de investigación de inteligencia artificial AlphaFold que desarrolla software para predecir la estructura de las proteínas como un sistema de aprendizaje profundo, que se convirtió en Google DeepMind y John M. Jumper es científico investigador sénior en Google DeepMind, en Londres.
Construcción de proteínas
Heiner Linke, presidente del Comité Nobel de Química, afimó:
“Uno de los descubrimientos que se premian este año se refiere a la construcción de proteínas espectaculares. El otro trata de la realización de un sueño de hace 50 años: predecir las estructuras de las proteínas a partir de sus secuencias de aminoácidos. Ambos descubrimientos abren enormes posibilidades”
En 2003, David Baker logró utilizar las estructuras de las proteínas para diseñar una proteína nueva que no se parecía a ninguna existente y ha liderado el campo del diseño de proteínas y la predicción de la estructura de proteínas durante las últimas 2 décadas, por lo que recibió el premio Breakthrough en 2021.
Desde entonces, su grupo de investigación ha producido una proteína nueva tras otra, incluidas proteínas que pueden usarse como fármacos, vacunas, nanomateriales y sensores diminutos. Los programas de inteligencia artificial desarrollados por Baker y otros han resuelto en gran medida el problema de la predicción de la estructura de las proteínas.
El grupo de Baker desarrolló el algoritmo Rosetta para la predicción de la estructura de proteínas ab initio (desde el principio) , que se ha ampliado para convertirse en una herramienta para el diseño de proteínas, un proyecto de computación distribuida llamado Rosetta@Home que investiga la predicción de la estructura de las proteínas en la plataforma Berkeley Open Infrastructure for Network Computing (BOINC), dirigida por el laboratorio Baker.
¿La Inteligencia Artificial ya es capaz de crear vida?
El segundo descubrimiento se refiere a la predicción de la estructura de las proteínas.
En las proteínas, los aminoácidos (las moléculas que son las base de las proteínas) 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 la estructura de las proteínas a partir de secuencias de aminoácidos, pero esto era notoriamente difícil.
Sin embargo, hace cuatro años se produjo un avance sorprendente.
En 2020, Demis Hassabis y John Jumper presentaron un modelo de inteligencia artificial llamado AlphaFold2.
Con éste, han podido predecir la estructura de prácticamente la totalidad de los 200 millones de proteínas que los investigadores han identificado.
Desde su descubrimiento, AlphaFold2 ha sido utilizado por más de dos millones de personas de 190 países.
Entre una gran cantidad de aplicaciones científicas, los investigadores ahora pueden comprender mejor la resistencia a los antibióticos y crear imágenes de enzimas que pueden descomponer el plástico.
El Comité del Nobel señaló que:
“La vida no podría existir sin las proteínas. El hecho de que ahora podamos predecir las estructuras proteínicas y diseñar nuestras propias proteínas es un gran beneficio para la humanidad”.
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