El Premio Nobel, considerado como una de las máximas muestras de reconocimiento, se entrega, desde 1901, a las personas más destacadas en los ámbitos de Física, Química, Medicina, Literatura, Ciencias Económicas y el premio de la Paz. En esta ocasión los acreedores de este galardón en la rama de Química fueron David Baker, Demis Hassabis y John Jumper al enfocarse en las que son consideradas como las herramientas químicas de la vida, las proteínas.
David Baker logró una hazaña considerada casi imposible al construir tipos de proteínas completamente nuevos, por su parte, Demix Hassabis y John Jumper desarrollaron un modelo de inteligencia artificial para resolver un problema de hace 50 años: predecir las estructuras complejas de las proteínas. Ambos descubrimientos tienen un gran potencial.
“Uno de los descubrimientos que se premian este año se refiere a la construcción de proteínas espectaculares. 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”, afirmó Heiner Linke, presidente del Comité Nobel de Química.
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 y, 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 que, 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.
