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El Nobel de Química 2024 premia la revolución de la IA que predice las proteínas complejas

Se premia la construcción de nuevas proteínas y la "concreción de un sueño de medio siglo"

La Real Academia Sueca de Ciencias ha decidido otorgar el Premio Nobel de Química 2024 a David Baker, de la Universidad de Washington (EE.UU.), «por el diseño computacional de proteínas», y a Demis Hassabis y John M. Jumper, de Google DeepMind en Londres (Reino Unido), «por la predicción de la estructura de proteínas».

Este premio destaca los avances en el estudio de las proteínas, las herramientas químicas fundamentales para la vida. David Baker ha logrado un hito «casi imposible»: crear tipos completamente nuevos de proteínas mediante diseño computacional.

Por otro lado, Demis Hassabis y John Jumper han desarrollado un revolucionario modelo de inteligencia artificial que ha resuelto un desafío que llevaba 50 años sin respuesta: predecir las complejas estructuras de las proteínas. Ambos descubrimientos tienen un impacto inmenso en diversas áreas.

«Este año premiamos dos logros extraordinarios: uno en la construcción de nuevas proteínas espectaculares, y otro en la concreción de un sueño de medio siglo: predecir la estructura de una proteína a partir de su secuencia de aminoácidos. Estos avances abren enormes posibilidades», explicó Heiner Linke, presidente del Comité Nobel de Química.

Las proteínas están compuestas por 20 tipos de aminoácidos que pueden considerarse los bloques fundamentales de la vida. En 2003, David Baker consiguió diseñar una proteína completamente nueva, diferente a todas las conocidas. Desde entonces, su equipo ha creado múltiples proteínas, incluidas aquellas con aplicaciones en medicamentos, vacunas, nanomateriales y diminutos sensores.

El segundo gran descubrimiento se refiere a la predicción de las estructuras proteicas. Las proteínas están formadas por largas cadenas de aminoácidos que se pliegan en estructuras tridimensionales, esenciales para su función. Desde los años 70, los científicos intentaban predecir estas formas a partir de la secuencia de aminoácidos, pero era un reto extremadamente complejo.

Sin embargo, en 2020, Demis Hassabis y John Jumper introdujeron el modelo de inteligencia artificial AlphaFold2, capaz de predecir la estructura de casi todas las 200 millones de proteínas conocidas. Desde su creación, AlphaFold2 ha sido utilizado por más de dos millones de investigadores en 190 países.

Gracias a este avance, los científicos ahora comprenden mejor problemas como la resistencia a los antibióticos, y pueden diseñar enzimas capaces de descomponer el plástico, entre muchas otras aplicaciones científicas.

«La vida no sería posible sin las proteínas. El hecho de que ahora podamos predecir su estructura y diseñarlas a nuestra medida es un avance crucial para la humanidad», señala la Real Academia Sueca de Ciencias.

David Baker nació en 1962 en Seattle (EE.UU.), obtuvo su doctorado en 1989 en la Universidad de California, Berkeley, y actualmente es profesor en la Universidad de Washington.

Demis Hassabis, nacido en 1976 en Londres (Reino Unido), es doctor desde 2009 por el University College London y director ejecutivo de Google DeepMind.

John M. Jumper, nacido en 1985 en Little Rock (Arkansas, EE.UU.), obtuvo su doctorado en 2017 en la Universidad de Chicago y actualmente es científico investigador sénior en Google DeepMind.