Autor: Efe
PONOBEL DE QUIMICA REVELAR CODIGOS DE PROTEINAS MEDIANTE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
PONOBEL DE QUIMICA REVELAR CODIGOS DE PROTEINAS MEDIANTE INTELIGENCIA ARTIFICIAL ¡ INMOANOIAIZ1! Nobel de Química preE: alos estadounidenses David Baker y John M.
Jumper yal británico DemisHassabis por descifiar el código de lasestructuras de las proteínasa travésdeluso dela computación yla inteligencia artificial UA). 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 muchos casos, con nuevas funciones, señaló en su motivación la Real Academia de las Cienciassueca.
Sus hallazgos permiten una mejor comprensión delas funciones vitales humanas, entre ellasel porqué de algunas enfermedades y la formaen queocutrela resistencia antibiótica; así comolacreación de nuevonsa nomateriales, minisensores y una industria química menos contaminante, además de acelerar el 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 yreparanel ADN; lasque 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.
Baker, que intervino porteléfono durante la rueda de prensa, se dijo “profundamente honrado” por el galardón y entusiasmado por “todas las formasen queel diseño deproteínas puede hacer del mundo un lugar mejor”, por ejemploen el ámbito de la salud o lamedicina. La Real Academia recuerdacon rayos X, una herramienta que permitió producir imágenes deunas200.000 proteínas distintas alo largo de losaños.
En/1994se puso en marcha la Evaluación Crítica de las Técnicas para la Predicción Estructural Proteica (CASP), unexperimento mundial bienal comunitario para lograr predecir la estructura de las proteínas, que sin embargo apenas regis1ró avances durante más de dos décadas.
PIONERO EN USO DELA lA Demis Hassabis, un experto en neurociencia, cofundó en 2010 DeepMind, una compañía dedicadaal desarrollo de modelos delA para juegos de mesay que fue vendida al gigante tecnológico Google cuatro años mástarde. En 2018 Hassabis inscribió a su firma en el CASP, logrando consu modelo dela AlphaFold un 60% de predicciones correctas, superior al 40%máximo registrado como máximo por otroscientíficos enañosanteriores, pero todavía insuficiente.
La entrada deJohn Jumper, un experto en proteínas, enel equipo de Hassabis y el uso de transformadores, redes neuronales artificiales recién descubiertas, les permitió dos años después dar un salto cualitativo con AlphaFold2, cuyos resultados eran tan 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 sido usado hasta hora por más de dos millones de personas de 190 países. SOFTWARE PARA PREDECIRDavid Baker comenzó aexplorar las estructuras delas proteínas enla década de 1990 y desarrolló unsoftware que podía prede-cirlas, bautizado como Rosetta.
Después deobtener un éxito importante en el CASP de1998, con mejores resultados que la mayoría, se le ocurri usarelsoftware ala inversa: envez de introducir secuenciasde aminoácidos en Rosetta y sacar deahílas estructuras, podría lograr propuestas de secuencias a partir de una estructura deseada y crear proteínas completamente nuevas. Fue así como pudo construir su primera proteína, llamada Top7. Años más tardese dio cuenta del potencial de los modelos delA basados en transformadores, añadiendo unoa Rosetta, lo que facilitó la creación de 'más y más nuevas proteínas. David Baker se doctoró en la Universidad de California en 1989 y ejercela docenciaactualmenteenla de Washington. Hassabis estudió en el Uni-versity College London y es director ejecutivo de Google DeepMind. Ahí también trabaja John M. Jumper, que estudió en la Universidad de os Chicago. queno se pudo empezar a explorar en detalle las proteínas hasta la década de 1950, con la aparición de la cristalografía. David Baker, John M. Jumper y Demis Hassabis descifraron el código de las estructuras de las proteínas con computadores e inteligencia artificial. EL MOMENTO EN QUE FUERON ANUNCIADOS LOS TRES GALARDONADOS DE QUÍMICA. DEESTE AÑO CON EL NOBEL