La inteligencia artificial está presente en todas partes, pero en el ámbito científico, su mayor revolución ocurrió en la predicción de la conformación tridimensional de proteínas y sus funciones biológicas.
El software AlphaFold marcó un antes y un después en la bioquímica estructural. Aunque los creadores de estos avances ya eran merecedores de reconocimiento desde hace tiempo, la Academia Sueca no pudo ignorar el impacto de la inteligencia artificial en esta ocasión. Así, por segunda vez en la semana, el Premio Nobel destaca desarrollos relacionados con sistemas informáticos e inteligencia artificial.
Hoy se anunció que los estadounidenses David Baker (62 años), de la Universidad de Washington en Seattle, y John M. Jumper (39 años), de Google DeepMind en Londres, junto con el británico Demis Hassabis (48 años), también de Google DeepMind, son los merecidos galardonados. Baker fue pionero en el diseño de nuevas proteínas, mientras que Hassabis y Jumper desarrollaron AlphaFold2, un programa capaz de predecir la estructura de millones de proteínas, logrando avances extraordinarios.
“El impacto del trabajo de los galardonados este año es inmenso”, afirmó Johan Aqvist, miembro del comité Nobel, durante la presentación de esta mañana. “Ya se ha aplicado al desarrollo de fármacos y otras tecnologías. Para entender cómo funcionan las proteínas, es fundamental conocer su estructura, y esto es lo que han logrado los premiados”.
Los logros
“Las dos líneas de investigación reconocidas son claramente disruptivas. La función de una proteína depende de su estructura, y esta, a su vez, de su secuencia de aminoácidos. Aunque las secuencias se pueden leer fácilmente, determinar su estructura requiere un enorme esfuerzo. Pasar de una a otra depende fundamentalmente de las leyes de la física, que son bien conocidas, pero implican millones de interacciones y posibilidades”, explicó Toni Gabaldón, jefe del grupo de Genómica Comparada del Instituto de Investigación Biomédica (IRB Barcelona) y del Barcelona Supercomputing Centre (BSC-CNS).
Las proteínas son las macromoléculas fundamentales para la vida, sus herramientas clave. En 2003, David Baker, quien recibe la mitad del premio de alrededor de un millón de dólares, superó un desafío histórico: crear nuevas proteínas. La primera fue la Top7, un logro que iluminó el campo de la investigación, donde hasta entonces solo se podían copiar proteínas naturales, según el comunicado de la Academia Sueca de Ciencias. Baker lo logró con un software llamado Rosetta, que liberó para que la comunidad científica lo utilizara y desarrollara, abriendo el camino a la creación de una nueva generación de proteínas.
Demis Hassabis, maestro de ajedrez a los 13 años y fundador de DeepMind (empresa famosa por el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial capaces de vencer a campeones humanos de Go), junto a John Jumper, que se unió más tarde a la compañía, desarrollaron AlphaFold2. Con este programa, lograron resolver un problema que había desconcertado a los químicos durante más de medio siglo: predecir la estructura compleja de las proteínas a partir de su secuencia de aminoácidos, cubriendo millones de ellas..
Los premiados
Las proteínas, fundamentales para la vida, adoptan diversas formas estructurales complejas que les otorgan sus propiedades químicas. Resolver cómo una proteína adquiere su estructura tridimensional, conocido como el “problema del plegado de proteínas”, ha sido un reto desde hace 70 años. David Baker revolucionó este campo al diseñar nuevas proteínas utilizando un software, abriendo la puerta a avances en medicina y biotecnología.
Por otro lado, el programa AlphaFold2, desarrollado por Demis Hassabis y John Jumper, logró predecir con precisión las estructuras de proteínas a partir de su secuencia de aminoácidos, algo que antes era extremadamente difícil. Este avance ha permitido explorar un vasto número de secuencias proteicas y predecir sus estructuras de manera eficiente, facilitando el desarrollo de fármacos y otros productos biotecnológicos.
AlphaFold2 es un ejemplo de ciencia abierta, cuyo código está disponible para que cualquier investigador lo use y mejore. Sin embargo, aún queda mucho por descubrir sobre los mecanismos del plegado proteico, ya que el programa predice estructuras sin explicar completamente el proceso que las genera.
Estos avances en biología están abriendo una nueva era, con aplicaciones potenciales en áreas como la salud, el diseño de fármacos y la nanobiotecnología. La investigación que llevó a estos descubrimientos fue posible gracias al apoyo estatal, subrayando la importancia de la inversión pública en ciencia y tecnología.