El Premio Nobel de Química 2024 ha sido otorgado a tres científicos cuyas investigaciones han revolucionado la comprensión y manipulación de las proteínas, los bloques fundamentales de la vida. David Baker, de la Universidad de Washington, y Demis Hassabis y John Jumper, de Google DeepMind, han abierto nuevas fronteras en el diseño y predicción de estructuras proteicas, utilizando herramientas computacionales y modelos de inteligencia artificial (IA).
Este reconocimiento destaca el enorme impacto de sus descubrimientos en la biología molecular, con aplicaciones que van desde la creación de nuevos fármacos hasta la lucha contra el cambio climático.
Diseñando proteínas desde cero
David Baker ha sido galardonado por su trabajo pionero en el diseño computacional de proteínas, una hazaña que durante mucho tiempo fue vista como prácticamente imposible. Desde 2003, Baker ha utilizado la capacidad de las computadoras para diseñar proteínas completamente nuevas, utilizando los 20 aminoácidos que forman estas moléculas. Su grupo de investigación ha desarrollado proteínas que no solo cumplen funciones específicas en organismos vivos, sino que pueden ser utilizadas como vacunas, materiales nanoestructurados e incluso como fármacos con potencial para combatir enfermedades complejas.
Las proteínas son las “herramientas químicas” más ingeniosas de la naturaleza, responsables de regular todas las reacciones químicas que sustentan la vida. Sin embargo, el diseño de nuevas proteínas no solo ha permitido comprender mejor su funcionalidad, sino que también ha creado nuevas posibilidades de aplicación en campos como la medicina y la nanotecnología. A través de la manipulación de sus secuencias de aminoácidos, Baker y su equipo han construido proteínas con estructuras únicas, diseñadas para resolver problemas específicos. Este avance ha allanado el camino para la creación de biomateriales más efectivos y seguros, adaptados para desempeñar funciones clave en los organismos vivos y fuera de ellos.
La revolución de AlphaFold2 y la predicción de estructuras proteicas
Demis Hassabis y John Jumper, de Google DeepMind, han compartido la otra mitad del Nobel por su innovación en la predicción de estructuras proteicas. Desde los años 70, los científicos han buscado predecir la estructura tridimensional de las proteínas a partir de su secuencia de aminoácidos, ya que la forma de una proteína determina su función biológica. Sin embargo, esta tarea ha sido un desafío inmenso debido a la complejidad de los pliegues que adoptan las cadenas de aminoácidos.
Este reto, que parecía inalcanzable, fue superado en 2020 con la creación de AlphaFold2, un modelo de inteligencia artificial desarrollado por Hassabis y Jumper. Esta herramienta ha sido capaz de predecir las estructuras de prácticamente todas las proteínas conocidas, resolviendo así un problema de más de 50 años. AlphaFold2 ha permitido a más de dos millones de investigadores en 190 países acceder a modelos tridimensionales de proteínas con una precisión sin precedentes. Gracias a esta IA, la ciencia ha avanzado de manera exponencial en campos como la bioquímica, la farmacología y la investigación ambiental, incluyendo la descomposición de plásticos por enzimas.
El impacto de AlphaFold2 va más allá de la mera predicción de estructuras. Su aplicación ha permitido a los científicos comprender mejor fenómenos como la resistencia a antibióticos, diseñar tratamientos más efectivos y visualizar enzimas que podrían utilizarse en la lucha contra la contaminación plástica. Esta herramienta ha democratizado el acceso a datos cruciales en la investigación proteica y ha acelerado significativamente los avances en áreas críticas para la salud y la sostenibilidad global.
En resumen, el Premio Nobel de Química 2024 reconoce descubrimientos que no solo son un hito científico, sino que también representan un salto cuántico en la forma en que los seres humanos pueden diseñar y predecir las proteínas, abriendo posibilidades infinitas para el bienestar de la humanidad.
