El premio Nobel de Qu\u00edmica 2024 ha sido otorgado a David Baker, Demis Hassabis y John Jumper por su trabajo en la comprensi\u00f3n de la estructura de las prote\u00ednas, que desempe\u00f1an papeles vitales en todos los organismos vivos. Hassabis y Jumper, de Google DeepMind, desarrollaron una inteligencia artificial que predice la estructura de las prote\u00ednas. Baker, de la Universidad de Washington en Seattle, ha sido reconocido por su trabajo en el dise\u00f1o de nuevas prote\u00ednas.<\/p>\n\n\n\n
Las prote\u00ednas son las mol\u00e9culas que hacen que la vida suceda. Toda la maquinaria clave de la vida est\u00e1 hecha de prote\u00ednas, desde los m\u00fasculos que nos impulsan y las mol\u00e9culas que leen y copian el ADN hasta los anticuerpos que nos protegen de las infecciones.<\/p>\n\n\n\n
“Para comprender la vida, primero hay que comprender la forma de las prote\u00ednas”, dijo Heiner Linke, presidente del comit\u00e9 Nobel de Qu\u00edmica, en una conferencia de prensa.<\/p>\n\n\n\n
Todas las prote\u00ednas est\u00e1n hechas de cadenas de amino\u00e1cidos, y hay alrededor de 20 tipos diferentes de estos compuestos. La forma de las prote\u00ednas est\u00e1 determinada por la secuencia de amino\u00e1cidos, pero la forma en que se pliegan las cadenas es tan compleja que predecir la estructura de una prote\u00edna a partir de su secuencia es extremadamente dif\u00edcil.<\/p>\n\n\n\n
\u201cDurante varias d\u00e9cadas, esto se consider\u00f3 imposible\u201d, dijo Linke.<\/p>\n\n\n\n
Varios equipos han desarrollado varios m\u00e9todos computacionales para predecir las estructuras de las prote\u00ednas, pero su precisi\u00f3n era baja. Luego, Hassabis y Jumper desarrollaron una IA llamada AlphaFold.<\/p>\n\n\n\n
La primera versi\u00f3n de AlphaFold, presentada en 2018, fue una mejora con respecto a otros m\u00e9todos. La segunda, lanzada en 2020, fue un gran avance, ya que predijo dos tercios de las estructuras de las prote\u00ednas con m\u00e1s del 90% de precisi\u00f3n. En 2022, AlphaFold se hab\u00eda utilizado para predecir la estructura de casi todas las prote\u00ednas conocidas, y los resultados se pusieron a disposici\u00f3n de forma gratuita.<\/p>\n\n\n\n
\u201cFue un gran avance\u201d, dijo Johan \u00c5qvist, miembro del comit\u00e9 Nobel de qu\u00edmica. \u201cEs un recurso fant\u00e1stico para la investigaci\u00f3n qu\u00edmica y biol\u00f3gica\u201d.<\/p>\n\n\n\n
Baker lleva mucho tiempo trabajando en el problema opuesto, el de dise\u00f1ar una prote\u00edna con una estructura deseada. Las posibilidades son infinitas: las nuevas prote\u00ednas podr\u00edan utilizarse para hacer pr\u00e1cticamente cualquier cosa, desde tratar enfermedades hasta crear nanom\u00e1quinas complejas.<\/p>\n\n\n\n
\u201cDavid Baker abri\u00f3 un mundo completamente nuevo de prote\u00ednas que nunca hab\u00edamos visto antes\u201d, dijo \u00c5qvist. \u201cEs un desarrollo alucinante\u201d.<\/p>\n\n\n\n
Baker ha creado un software llamado Rosetta para hacer esto, que tambi\u00e9n est\u00e1 disponible de forma gratuita. \u00c9l y su equipo demostraron por primera vez que Rosetta funcionaba en 2003, cuando dise\u00f1aron una prote\u00edna, la crearon y luego utilizaron una t\u00e9cnica llamada cristalograf\u00eda de rayos X para demostrar que ten\u00eda la estructura dise\u00f1ada. Aunque \u00c5qvist describi\u00f3 este trabajo de 2003 como \u201cel gran avance\u201d, la prote\u00edna creada era peque\u00f1a, simple y no hac\u00eda nada.<\/p>\n\n\n\n
El propio Baker describi\u00f3 el proceso como m\u00e1s gradual. \u201cRealmente sucedi\u00f3 a lo largo de muchos a\u00f1os\u201d, dijo. \u201cDurante los \u00faltimos 20 a\u00f1os, hemos podido dise\u00f1ar prote\u00ednas con funciones cada vez m\u00e1s complejas y poderosas\u201d.<\/p>\n\n\n\n
\u201cA medida que mejoramos en eso, el alcance de las aplicaciones se volvi\u00f3 cada vez m\u00e1s emocionante\u201d, dijo Baker. \u201cHa sido una enorme apertura de posibilidades, porque las prote\u00ednas en la naturaleza hacen muchas cosas diferentes. Median todos los procesos en nuestros cuerpos y en todos los seres vivos\u201d.<\/p>\n\n\n\n
Baker tambi\u00e9n dio cr\u00e9dito a sus colegas: \u201cMe sub\u00ed a hombros de gigantes. A lo largo de mi carrera he tenido colegas absolutamente maravillosos con quienes trabajar\u201d.<\/p>\n\n\n\n
El premio fue una sorpresa, a pesar de las especulaciones de que podr\u00eda obtenerlo, dijo. \u201cEst\u00e1 resultando ser un d\u00eda \u00fanico y especial\u201d.<\/p>\n\n\n\n
El premio de qu\u00edmica es el tercer Nobel otorgado en lo que va de a\u00f1o. El 8 de octubre, el premio Nobel de F\u00edsica 2024 fue otorgado a John Hopfield y Geoffrey Hinton por su trabajo en redes neuronales artificiales. El 7 de octubre, el premio Nobel de Fisiolog\u00eda o Medicina 2024 fue otorgado a Victor Ambros y Gary Ruvkun por su descubrimiento de que peque\u00f1os fragmentos de ARN llamados microARN juegan un papel clave en el control de los genes. El premio Nobel de qu\u00edmica del a\u00f1o pasado recay\u00f3 en tres de los desarrolladores de los puntos cu\u00e1nticos: part\u00edculas tan peque\u00f1as cuyas propiedades el\u00e9ctricas y \u00f3pticas est\u00e1n influidas por la f\u00edsica cu\u00e1ntica.<\/p>\n\n\n\n