Premio Nobel de Química de 2024 para los científicos que han descifrado la estructura de las proteínas

La Real Academia Sueca de Ciencias ha anunciado el Premio Nobel de Química 2024 compartido para David Baker, por lograr la hazaña casi imposible de construir tipos de proteínas completamente nuevos, y  Demis Hassabis y John M. Jumper, que han desarrollado un modelo de inteligencia artificial para resolver un problema de hace 50 años: predecir las estructuras complejas de las proteínas.

“Uno de los descubrimientos que se premian este año se refiere a la construcción de proteínas espectaculares”, ha afirmado Heiner Linke, presidente del Comité Nobel de Química. “El otro se refiere a 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”.

Las proteínas están formadas por 20 aminoácidos diferentes, que pueden describirse como los componentes básicos de la vida. En 2003, David Baker logró utilizar estos componentes para diseñar una proteína nueva que no se parecía a ninguna otra. Desde entonces, su grupo de investigación ha producido una proteína tras otra, incluidas proteínas que pueden utilizarse como fármacos, vacunas, nanomateriales y sensores diminutos.

El segundo descubrimiento se refiere a la predicción de la estructura de las proteínas. En las proteínas, los aminoácidos están unidos entre sí en largas cadenas que se pliegan formando una estructura tridimensional, que es decisiva para la función de la proteína. Desde los años 70, los investigadores habían intentado predecir la estructura de las proteínas a partir de las 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 todas las 200 millones de proteínas que los investigadores han identificado. Desde su gran 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.

Mucha IA, poca igualdad

Este galardón tiene una conexión muy directa con el premio Nobel de Física anunciado este martes, en el que se reconoció el trabajo de los inventores del aprendizaje automático con redes neuronales artificiales, que han sido esenciales en la predicción de la estructura de las proteínas.

Con este anuncio, y en plena polémica por su contumaz machismo, el comité de los Nobel suma siete premios científicos para hombres y ninguno para mujeres, perpetuando un sesgo que no parecen tener intención de corregir.

Código abierto vs. privado

“Los avances premiados por la academia han permitido no solo asignar estructura a secuencias de aminoácidos, sino también diseñar nuevas proteínas con secuencias y funciones no exploradas por la naturaleza, abriendo posibilidades insospechadas en la ingeniería molecular”, asegura Modesto Orozco, líder del grupo Molecular Modelling and Bioinformatics en el IRB Barcelona, en declaraciones al SMC.  

“Estos premios reconocen lo que se ha convertido en el avance más significativo de la Inteligencia Artificial”, recalca Alfonso Valencia, profesor ICREA y director de Ciencias de la Vida en el Centro Nacional de Supercomputación de Barcelona (BSC), también a SMC. En su opinión, es de destacar que David Baker ha liderado tanto el movimiento por la publicación de abierta del software como por el uso responsable de estas nuevas tecnologías, mientras que Hassabis y Jumper representan “una página menos brillante en este sentido”, puesto que, aunque sus primeros desarrollos (AlphaFold 1 y 2) fueron en código abierto, los siguientes (AlphaFold 3) no lo han sido, creando una gran controversia en la comunidad científica.