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».

Según el Comité del Nobel, David Baker «logró la hazaña casi imposible de construir tipos de proteínas completamente nuevos».

Y Demis Hassabis y John Jumper «desarrollaron un modelo de inteligencia artificial para resolver un problema de hace 50 años: predecir las estructuras complejas de las proteínas».

Son descubrimientos, señala el comité, «que tienen un potencial enorme».

David Baker es profesor de la Universidad de Washington, Demis Hassabis cofundó la empresa de investigación de inteligencia artificial que se convirtió en Google DeepMind y John M. Jumper es científico investigador sénior en Google DeepMind, en Londres.

COMPONENTES BÁSICOS

Este año el Nobel de Química se centró en las proteínas, los componentes básicos de la vida.

Estos compuestos se encuentran en todas las células del cuerpo humano y controlan y dirigen todas las reacciones químicas que, en conjunto, constituyen la base de nuestra existencia.

El Comité del Nobel las describe como “las ingeniosas herramientas químicas de la vida”.

Tener una mejor comprensión de estas herramientas impulsó grandes avances en la medicina.

Lo que los tres galardonados lograron fue descifrar el código de sus sorprendentes estructuras.

“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”, afirmó Heiner Linke, presidente del Comité Nobel de Química.

En 2003, David Baker logró utilizar las estructuras de las proteínas para diseñar una proteína nueva que no se parecía a ninguna existente.

Desde entonces, su grupo de investigación produjo una proteína nueva tras otra, incluidas proteínas que pueden usarse como fármacos, vacunas, nanomateriales y sensores diminutos.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

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, pudieron predecir la estructura de prácticamente la totalidad de los 200 millones de proteínas que los investigadores identificaron.

Desde su descubrimiento, AlphaFold2 fue 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.

“La vida no podría existir sin las proteínas”, señala el Comité del Nobel. “El hecho de que ahora podamos predecir las estructuras proteínicas y diseñar nuestras propias proteínas es un gran beneficio para la humanidad”.

HOMBROS DE GIGANTES

Poco después del anuncio, el profesor David Baker, basado en Estados Unidos, le señaló al Comité que se sentía «muy emocionado y muy honrado».

«Me subí a hombros de gigantes», declaró cuando le preguntaron cómo había descifrado el código para crear proteínas.

Afirmó que estaba durmiendo cuando sonó el teléfono y, cuando se hizo el anuncio, su esposa «comenzó a gritar muy fuerte» por la emoción.

Los ganadores compartirán un premio en efectivo por valor de 11 millones de coronas suecas (US$1.061.139). El profesor Baker recibirá la mitad del premio, y la otra mitad será para Hassabis y Jumper. (BBC)