El Nobel de Química 2024 ha sido otorgado a Demis Hassabis, John Jumper y David Baker por su revolucionario trabajo en la predicción y creación de proteínas utilizando inteligencia artificial. La Real Academia Sueca de Ciencias destacó que sus contribuciones han permitido a la ciencia desentrañar uno de los grandes misterios de la biología molecular: cómo se pliegan las proteínas y cómo diseñarlas de forma personalizada.
Demis Hassabis, cofundador de Google DeepMind, y John Jumper, líder del equipo detrás del software AlphaFold, comparten el galardón con David Baker, de la Universidad de Washington. Estos científicos han abierto una nueva era en la biología estructural, combinando inteligencia artificial y biología para abordar problemas que durante décadas habían desafiado a los expertos.
La predicción de proteínas: un desafío resuelto por la IA
Las proteínas, esenciales para la vida, realizan funciones cruciales como la construcción de tejidos y la regulación de reacciones químicas. Sin embargo, predecir su estructura tridimensional a partir de una simple secuencia de aminoácidos ha sido un desafío científico monumental. Este problema, conocido como la paradoja de Levinthal, implica que el número de formas posibles en las que una proteína puede plegarse es tan vasto que, en teoría, podría tardar más que la edad del universo en encontrar su estructura correcta.
Aquí es donde entran en juego Hassabis y Jumper, quienes, mediante el uso de inteligencia artificial, lograron desarrollar AlphaFold2, un sistema que predice con precisión la estructura de las proteínas en cuestión de minutos. AlphaFold2 utiliza redes neuronales avanzadas para analizar enormes cantidades de datos, superando en precisión a las técnicas tradicionales y resolviendo un problema que llevaba más de 50 años desconcertando a los bioquímicos.
David Baker y la creación de nuevas proteínas
Mientras AlphaFold revolucionó la predicción de estructuras proteicas existentes, David Baker fue más allá, creando nuevas proteínas con funciones innovadoras. Baker, profesor en la Universidad de Washington, desarrolló el software Rosetta, capaz de diseñar secuencias de aminoácidos para generar proteínas completamente nuevas. Su trabajo ha permitido la creación de proteínas diseñadas específicamente para aplicaciones médicas, industriales y medioambientales.
El diseño de estas nuevas proteínas abre un sinfín de posibilidades, desde la creación de tratamientos personalizados para enfermedades genéticas hasta el desarrollo de enzimas que degradan desechos plásticos de manera eficiente.
Un avance con impacto global
El impacto de este avance científico es enorme. Con la capacidad de predecir y crear proteínas de manera rápida y precisa, se acelera el desarrollo de nuevos medicamentos, tratamientos y materiales biocompatibles. Además, la investigación en torno a las proteínas permitirá una mejor comprensión de las enfermedades a nivel molecular, facilitando el desarrollo de terapias más efectivas y personalizadas.
El trabajo de Hassabis, Jumper y Baker marca un antes y un después en la ciencia, y sus descubrimientos tienen el potencial de transformar la medicina, la biotecnología y la investigación científica en general.
