NOBEL DE QUÍMICA POR REVELAR CÓDIGOS DE PROTEÍNAS MEDIANTE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
NOBEL DE QUÍMICA POR REVELAR CÓDIGOS DE PROTEÍNAS MEDIANTE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PREMIOS NOBEL 2024prensa, sedijo “profundamente honrado” por el galardón y entusiasmado por “todas las formas en que el diseño de proteínas puede hacer del mundo un lugar mejor”, por ejemplo la en el ámbito de la salud o medicina.
La Real Academia recuerda que no se pudo empezar a. explorar en detalle las proteínashasta la década de 1950, con laaparición de la cristalografía conrayos X, una herramienta que permitió producir imágenes deunas 200.000 proteínas distintas a lo largo delos años.
Hallazgos posteriores revelaron que la estructura tridimensional de las proteínas está determinada por la secuencia de aminoácidos en ellas, porlo quesise conociese ésta, se podría predecir aquélla, lo en uno de los que se convirtió grandes retos de la bioquímica. En1994se puso en marcha la Evaluación Crítica delas Técnicas para la Predicción Estructural Proteica (CASP), unexperimento mundial bienal comu-lerarel desarrollo de vacunas.
Las proteínas son las moléculas que hacen posiblela vida; los ladrillos que forman los huesos, la piel; los motores que impulsan nuestros músculos; las máquinas que leen, copian y reparanelADN; las que mantienen nuestras neuronas y nuestro cerebro listos, anticuerpos que permiten nuestra respuesta inmunitaria. Asilo resumióJohan Aqvist dela Academia Sueca de Ciencia para explicar el premio y agregó que "para entender cómo funciona la vida, primero tenemos que comprender la forma delas proteínas.
Elexpertoindicóqueel pre-mio de este año “ha abierto un mundo completamente nuevode estructuras de proteínas: Unas quese sabía que existían, peronocómoeran, y otras que se diseñan desde cero, que no existen enla naturaleza, pero “que pueden hacer todo tipo decosas maravillosas”. Baker, que intervino porteléfono durante la rueda deEalos estadounidenses ¡ David Baker y John M.
Jumpery al británico Demis Hassabis por descifrar el código de lasestructuras delas proteínasa través deluso de lacomputación y lainteligencia artificial lA). Hassabis y Jumper utilizaron la lA para predecir la estructura de casi todas las pro-teínas conocidas; Baker desa-rrolló métodos computerizados para crear proteínas que no existían previamente y, en muchoscasos, connuevas funciones, señaló en su motivación la Real Academia de las Ciencias sueca.
Sus hallazgos permiten una mejor comprensión delas funcionesvitales humanas, entre ellasel porqué dealgunas enferyla forma en que ocumedadesrre la resistencia antibiótica; así comolacreación de nuevos nanomateriales, minisensores yuna industria química menos contaminante, además de ace-EL MOMENTO EN QUE FUERON ANUNCIADOS LOS TRES GALARDONADOS DE ESTE AÑO CON EL NOBEL DE QUÍMICA. nitario para lograr predecir la estructura de las proteínas, que sin embargo apenas regis1ró avances durante más de dos décadas.
PIONERO EN USO DE LAIA Demis Hassabis, un experto en neurociencia, cofundó en 2010 DeepMind, una compañía dedicada al desarrollo de modelosdelA parajuegos de mesa y que fue vendida al gigante tecnológico Google cuatro años mástarde. vo con AlphaFold2, cuyos resultados erantan buenos como losdelacristalografía pero mucho más rápidos: lo que antes tardabaaños, ahora se puede lograr en pocos minutos. Google DeepMind ha compartido públicamente el códi go para AlphaFold2, que ha si do usado hasta hora por más dedos millones de personas de 190 países. SOFTWARE PARA PREDECIR David Bakercomenzóa explorar las estructuras de las proteínas enla década de 1990 y desarro116 unsoftwareque podíapredecirlas, bautizado como Rosetta.
Despuésde obtener unéxito importante en el CASP de 1998, con mejores resultados que la mayoría, se le ocurrió usar elsoftwarea la inversa: en vez de introducir secuencias de aminoácidos en Rosetta y sacar de ahílas estructuras, podría lograr propuestas de secuenciasa partir de una estructura deseada y crear proteínas completamente nuevas.
Fue así como pudo construir su primera proteína, llamada Top7 y distinta a cualquier otra ya existente, el primer caso de lo que el Comité Nobelconsideraun “extraordinario desarrollo”. Años más tardese dio cuenta del potencial de los modelos delA basados en transformadores, añadiendo uno a Rosetta, lo que facilitó la creación de más y más nuevas proteínas. David Baker se doctoró en la Universidad de California en 1989 y ejerce la docencia actualmente enla de Washington. Hassabis estudió en el University College London y es director ejecutivo de Google DeepMind. Ahí también trabajaJohn M. Jumper, que estudió enla Universidad de Chicago.
Baker se levala mitad delo dotación del premio, que este año asciende a 11 millones de suecas (1, I millones de coronas dólares); Hassabis y Jumper se En2018 Hassabis inscribióa su firma en el CASP, logrando con sumodelo de lA AlphaFold correcun 60% de predicciones tas, superior al 40% máximoregistrado como máximo por otroscientíficosenañosanteriores, pero todavía insuficiente. Laentrada de John Jumper, un experto en proteínas, en el equipo de Hassabis y el uso de transformadores, redes neuronales artificiales recién descubiertas, les permitió dos años después dar un salto cualitati-. Estocowo. David Baker, John M. Jumper y Demis Hassabis descifraron el código de las estructuras de las proteínas con computadores e inteligencia artificial. PREMIOS NOBEL 2024 E