La Real Academia Suecia de Ciencias a galardonado con el Premio Nobel de Química 2024 a los investigadores David Baker, Demis Hassabis y John M. Jumper por sus trabajo en el desarrollo computacional de proteínas. El premio destaca los avances en este campo al logar un hito como es el de crear tipos completamente nuevos de estas herramientas químicas fundamentales para la vida, a través del diseño computacional. David Braker recibe la mitad del premio por sus trabajos en el diseño, mientras que la otra mitad se la reparten Demis Hassabis y John M. Jumper por sus trabajos en la predicción de estructuras de proteínas, mediante el uso de Inteligencia Artificial.
Los trabajos premiados han sido destacados por el comité, como la base para potenciales aplicaciones, que van desde el desarrollo más rápido de vacunas al descubrimiento de nuevos materiales o el diseño de fármacos para tratar el cáncer.
“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”, afirma Heiner Linke, presidente del Comité Nobel de Química.
Las proteínas se componen en general de 20 aminoácidos diferentes, que pueden describirse como los componentes básicos de la vida. En 2003, David Baker logró utilizar estos bloques para diseñar una nueva proteína que no se parecía a ninguna otra. Desde entonces, su grupo de investigación ha producido una creación proteica tras otra, incluidas proteínas que se pueden utilizar como fármacos, vacunas, nanomateriales y sensores diminutos.
El segundo descubrimiento se refiere a la predicción de las estructuras de las proteínas. En las proteínas, los aminoácidos 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 han intentado predecir las estructuras 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 su ayuda, han podido predecir la estructura de prácticamente la totalidad de los 200 millones de proteínas que los investigadores han identificado. Desde su avance, AlphaFold2 ha sido 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.
