Autor: Efe

NOBEL DE QUÍMICA POR REVELAR CÓDIGOS DE PROTEÍNAS MEDIANTE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
NOBEL DE QUÍMICA POR REVELAR CÓDIGOS DE PROTEÍNAS MEDIANTE INTELIGENCIA ARTIFICIAL tor protei or pr ' David Baker University of Washington USA “Tor datorbaserad proteindesign” “for computational protein design”John M.
Jumper Google DeepMind United Kingdom trukturprediktion” structure prediction"fEL MOMENTO EN QUE FUERON ANUNCIADOS LOS TRES GALARDONADOS DE ESTE AÑO CON EL NOBEL DE QUÍMICA. un 60% de predicciones correcSOFTWARE PARA PREDECIR Nobelconsideraun “extraorditas, superioral 40% máximore David Baker comena zexóplo nario desarrollo”. gistrado como máximo por rar las estructuras de las proAños más tardese dio cuentroscientená afñoisacntoersio teínas en la década de 1990 y ta del potencial de los modelos res, perotodavía insuficiente. desarruno slofltwóar e que podelA basados en transformaLaentrada de John Jumper, día predecirlas, bautizado codores, añadiendo unoa Rosetun experto en proteínas, en el mo Rosetta. ta, lo que facilitó la creación de equipo de Hassabis y el uso de Después de obtener unéximás y más nuevas proteínas. transformadores, redes neuroto importante en el CASP de David Baker se doctoró en nales artificiales recién descu1998, con mejores resultados la Universidad de California en biertas, les permitió dos años que la mayoría, se le ocurrió 1989 y ejercela docencia actualdespués dar un salto cualitatiusar elsoftwlaa irnveerasa : en mente enla de Washington. vo con AlphaFold2, cuyos revez de introducir secuencias Hassabis estudió en el Unisultados erantan buenos como de aminoácidos en Rosetta y versity College London y es dilos dela cristalografpíerao musacar de ahílas estructurasp, o rector ejecutivo de Google cho más rápidos: lo que antes dría lograr propuestas de seDeepMind. Ahí también trabatardaba años, ahora se puede cuenciasa partir de una estrucjaJohn M. Jumper, que estudió lograr en pocos minutos. tura deseay dcraear proteínas enla Universidad de Chicago. Google DeepMind ha comcompletamente nuevas.
Baker se levala mitad delo partido públicamente el códiFue así como pudo consdotación del premio, que este go para AlphaFold2, que ha sitruir su primera proteína, llaaño asciende a 11 millones de do usado hasta hora por más mada Top7 y distinta a cualcorsuecoas n(1, I maillosnes de de dos millonesde personas de quier otra ya existente, el pridólares); Hassabis y Jumper se 190 países. mer caso de lo que el Comité1 Nobel de Química premióalos estadounidenses ¡ David Baker y John M.
Jumperyal británico Demis Hassabis por descifrar el código de lasestructuras de las proteínasa través del uso dela computación ylainteligencia artificial (A). Hassabis y Jumper utilizaron la lA para predecir la estructura de casi todas las proteínas conocidas; Baker desarrolló métodos computerizados para crear proteínas que no existían previamente y, en muchoscasos, con nuevas funciones, señaló en su motivación la Real Academia de las Cienciassueca.
Sus hallazgos permiten una mejor comprensión delas funcionesvitales humanas, entre ellasel porqué dealgunas enferyla forma en que ocumedades rrelaresistencia antibiótica; así comola creación de nuevos na'nomateriales, minisensores y una industria química menos contaminante, además de acelerarel desarrollo de vacunas.
Las proteínas son las moléculas que hacen posible la vida; los ladrillos que forman los huesos, la piel; los motores que impulsan nuestros músculos;las máquinas que leen, copian yreparanelADN; las que mantienen nuestras neuronas y nuestro cerebro listos, anticuerpos que permiten nuestra respuesta inmunitaria. Asílo resumióJohan Aqist 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 premio de este año “ha abierto un mundo completamente nuevo de estructuras de proteínas: Unas quese sabía que existían, perono cómoeran, y otrasque se diseñan desde cero, que no existen enla naturaleza, pero “que pueden hacer todo tipo decosas maravillosas”. Baker, que intervino porteléfono durante la rueda de prensa, se dijo “profundamente honrado” por el galardón y entusiasmado por “todas las formasenqueel diseño deproteínas puede hacer del mundo un lugar mejor”, por ejemplo la en el ámbito de la salud o medicina.
La Real Academia recuerda queno se pudo empezar a explorar en detalle las proteínas hasta la década de 1950, con laaparición de la cristalografía conrayos X, una herramienta que permitió producir imágenes deunas 200.000 proteínas distintas alo largo de losaños.
Hallazgos posteriores revelaron que la estructura tridimensional de las proteínas está determinada por la secuencia de aminoácidos en ellas, por lo quesise conociese ésta, se podría predecir aquélla, lo en uno de los que se convirtió grandes retos de la bioquímica.
En 1994 se puso en marcha la Evaluación Crítica de las Técnicas parala Predicción Estructural Proteica (CASP), unexperimento mundial bienal comunitario para lograr predecir la estructura de las proteínas, que sin embargo apenas registró avances durante más de dos décadas.
PIONERO EN USO DE LA lADemis Hassabis, un experto enneurociencia, cofundó en 2010 DeepMind, una compañía de-dicada al desarrollo de modelos delA para juegos de mesay que fue vendida al gigante tecnológico Google cuatro años mástarde, En 2018 Hassabis inscribió asu firma en el CASP, logrando consu modelo de lA AlphaFold. Esrocomo. David Baker, John M. Jumper y Demis Hassabis descifraron el código de las estructuras de las proteínas con computadores e inteligencia artificial. 7 NOBELPRISET | KEMI 2024 THE NOBEL PRIZE IN CHEMISTRY 2024