El Nobel de Química premia a dos investigadores de Google por «predecir la estructura de las proteínas»
Dos trabajadores de la Deepmind del gigante de los buscadores, Demis Hassabis y John M, Jumper, y el científico David Baker son los agraciados
«Esta vez toca premiar la predicción de la estructura de las proteínas». Así comenzó su intervención el portavoz de la Real Academia de las ... Ciencias Sociales de Suecia. Con esas 12 palabras atrajo toda la atención para a continuación dar los nombre de los tres nuevos Premio Nobel de Química: David Baker, Demis Hassabis y John Jumper.
Un galardón compartido por tres investigadores y otorgado conjuntamente en dos partes. Una parte de este Nobel es para David Baker de la Universidad de Washington por «el diseño computacional de proteínas», señaló la Real Academia de las Ciencias Sociales de Suecia. La otra mitad es para Google, concretamente para dos trabajadores -Hassabis y Jumper- de su división de investigación y desarrollo de inteligencia artificial Deepmind, por «la predicción de la estructura de las proteínas».
Los tres suceden en el palmarés del histórico galardón a Moungi G. Bawendi, de la Universidad de Chicago y profesor del MIT, Louis E. Brus, de la Universidad de Columbia, y Aleksei I. Ekimov, del Instituto de Física Teórica de San Petersburgo, que fueron premiados el año pasado por haber ayudado, a través de sus investigaciones, al desarrollo de las industrias desde la electrónica de consumo hasta la sanidad.
«Hazaña casi imposible»
«Este año nos centramos en las ingeniosas herramientas químicas de la vida», falló el jurado. Es decir, las proteínas. Estas controlan y dirigen todas las reacciones químicas que, en conjunto, constituyen la base de la vida. «También funcionan como hormonas, sustancias señalizadoras, anticuerpos y componentes básicos de diferentes tejidos», recordó el organismo sueco.
Hace dos décadas, el estadounidense 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 otro reconocimiento se refiere a la realización de un sueño de hace 50 años: predecir su estructura», avanzó Heiner Linke, presidente del Comité Nobel de Química.
Un trabajo que se desarrolló dentro de los laboratorios de Google en Reino Unido. Allí, Demis Hassabis y John Jumper, trabajadores de Deepmind, consiguieron encajar todas las piezas del puzle. 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», destacó el jurado del Nobel de Química.
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 estas. En 2020, los científicos de Deepmind presentaron un modelo de inteligencia artificial llamado AlphaFold2 con el que 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.
«La vida no podría existir sin las proteínas. El hecho de que ahora podamos predecir las estructuras proteicas y diseñar nuestras propias proteínas es un gran beneficio para la humanidad», celebró el comité sueco.
'Viejos conocidos'
Aunque les separan miles de kilómetros, los nombres de Baker, Hassabis y Jumper no es la primera vez que aparecen juntos en el comunicado de premios científicos.
Hace poco más de 365 días, la Fundación BBVA a través de su premio Premio Fronteras del Conocimiento reconoció el trabajo de estos tres científicos por «por revolucionar el estudio y diseño de proteínas con la Inteligencia Artificial e impulsar mediante esta tecnología el desarrollo de nuevos tratamientos contra múltiples enfermedades».
«Este trascendental avance», revelaba el acta del premio español, que «está revolucionando el conocimiento de cómo la secuencia de aminoácidos de las proteínas origina estructuras tridimensionales ordenadas de forma única. Los científicos utilizan ahora estos nuevos métodos para predecir interacciones entre proteínas, diseñar proteínas completamente nuevas y encontrar nuevas dianas farmacológicas».
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