Premio Nobel de Química 2024 es otorgado a David Baker, Demis Hassabis y John M. Jumper por ‘descifrar el código de las sorprendentes estructuras de las proteínas con IA’

Este el año de la inteligencia artificial. Si el martes el Nobel de Física sorprendía a muchos al reconocer las redes neuronales artificiales, que han permitido la creación de ChatGPT, este miércoles el Nobel de Química se lo ha llevado otra IA, aunque esta vez sí sonaba en las quinielas.

La Real Academia de Ciencias de Suecia ha reconocido a David Baker, de la Universidad de Washington, por lograr “la hazaña casi imposible” de construir tipos de proteínas completamente nuevos ‘de la nada’, y a Demis Hassabis, CEO y cofundador de Google DeepMind, y a su director, John Jumper, por el desarrollo de Alphafold, un modelo de inteligencia artificial capaz de predecir las estructuras complejas de las proteínas a una velocidad inaudita.

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“Tenemos un gran premio hoy”, ha asegurado Heiner Linke, presidente del Comité Nobel de Química, tras dar a conocer a los galardonados. Estos investigadores no solo resolvieron un problema científico de hace 50 años sino que sus descubrimientos “abren enormes posibilidades” en muchos campos de la ciencia.

Sus herramientas son fundamentales para comprender la biología de todos los seres vivos del planeta y pueden empujar el desarrollo de nuevos medicamentos o de tecnologías contra la contaminación plástica o la resistencia a los antibióticos. Suponen un antes y un después.

Las proteínas están formadas por 20 aminoácidos diferentes, que pueden describirse como los componentes básicos de la vida. En 2003, el estadounidense David Baker (Seattle, 1962) 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 algunas que pueden utilizarse como fármacos, vacunas, nanomateriales y sensores diminutos.

“Podemos crear nuevas moléculas con funciones sorprendentes. Mi laboratorio trabaja en proteínas que capturan y almacenan carbono, se ensamblan en motores y descomponen el plástico”, relataba en su día a este periódico el propio Baker.

El segundo descubrimiento logró predecir de la estructura tridimensional de las proteínas, formada por largas cadenas de aminoácidos unidos entre sí que se pliegan como un origami. En 2020, el británico Hassabis (Londres, 1976) y el estadounidense John Jumper (Little Rock, Arkansas, 1985) presentaron un modelo de inteligencia artificial llamado AlphaFold2.

Con su ayuda, han podido predecir la estructura de prácticamente todas las proteínas que los investigadores han identificado, 200 millones. Desde su gran avance, las predicciones de AlphaFold2, disponibles gratuitamente, han sido utilizadas por más de dos millones de personas de 190 países.

ANTIBIÓTICOS Y PLÁSTICOS

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. También se ha aplicado, entre otras cosas, a la comprensión de las proteínas que afectan la salud de las abejas y al desarrollo de una vacuna eficaz contra la malaria. Igualmente, se ha empleado para acercarse a enfermedades como la leishmaniosis, la enfermedad de Chagas o la lepra. “Sentimos que habíamos cambiado el mundo”, llegó a decir Jumper en una entrevista a ABC.

En conexión telefónica, Baker ha reconocido que, aunque había escuchado su nombre entre los posibles candidatos de los últimos años, el premio para él ha sido una sorpresa. “Estoy muy emocionado. Solo quiero agradecerle a mi familia y a toda la gente con la que he trabajado todos estos años y han hecho posible que lleguemos hasta aquí”.

Al ser preguntado acerca de las implicaciones de la inteligencia artificial en el futuro, Baker ha afirmado que “son tremendas”. “Mis colegas y yo llevábamos trabajando años en el diseño de proteínas, pero no fue hasta el descubrimiento de Hassabis y Jumper con la inteligencia artificial cuando la potencia y la precisión de la herramienta se incrementó de una forma increíble. Me emociona mucho pensar en todas las posibilidades que ofrece este sistema para hacer un mundo mejor, con aplicaciones para potenciar la medicina o la tecnología”, ha señalado.

Por su parte, Hassabis también se ha mostrado emocionado. “He dedicado mi carrera a promover la IA debido a su potencial incomparable para mejorar la vida de miles de millones de personas. Más de dos millones de investigadores ya han utilizado AlphaFold para avanzar en trabajos críticos, desde el diseño de enzimas hasta el descubrimiento de fármacos. Espero que recordemos a AlphaFold como la primera prueba del increíble potencial de la IA para acelerar el descubrimiento científico”, ha dicho en un comunicado.

COMPRENDER ENFERMEDADES

Tras recibir la noticia de que había ganado el Premio Nobel, John Jumper señaló que han cumplido “la promesa que la biología computacional nos ha hecho desde hace mucho tiempo de ayudarnos a comprender el mundo de las proteínas y de informar sobre el increíble trabajo de los biólogos experimentales. Es una demostración clave de que la IA acelerará la ciencia y, en última instancia, ayudará a comprender las enfermedades y a desarrollar terapias”.

Las contribuciones de AlphaFold a la ciencia han sido ampliamente elogiadas. Entre sus reconocimientos se encuentran el Premio de Investigación Médica Básica Albert Lasker 2023 o el Premio Breakthrough en Ciencias de la Vida 2023. Baker, Hassabis y Jumper recibieron el Premio Fronteras del Conocimiento en Biomedicina en 2023. Y Hassabis se llevó el Premio Princesa de Asturias de Investigación Científica y Técnica en 2022, precisamente junto a Geoffrey Hinton, que el martes ganaba el Nobel de Física.

“Me lo esperaba”, afirma sobre el nuevo Nobel Sílvia Osuna, investigadora ICREA en el Instituto de Química Computacional y Catálisis (IQCC) de la Universidad de Girona. La científica, que diseña enzimas para acelerar reacciones químicas y crear nuevos fármacos para reducir el colesterol o la diabetes, considera que el impacto del trabajo de los premiados “es enorme”. Hasta 2020 los métodos computacionales que existían para predecir la estructura de las proteínas “no eran muy precisos. Alphafold lo cambió todo. Ha impulsado el desarrollo de muchas herramientas y lo que antes se tardaba años en conseguir ahora se hace un cuestión de minutos. Esto tiene un gran impacto en muchos campos, desde la medicina a la industria”, señala.

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CONTRA LOS FINES MALÉVOLOS

“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”, han dicho desde la academia sueca. Sin embargo, no todo son luces. De la misma manera que el diseño computacional puede sacar adelante nuevos fármacos -el año pasado se aprobó el primero, la vacuna SKYCovione contra el Covid-19- alguien podría hacer lo mismo para implementar agentes biológicos peligrosos y utilizarlos como armas. Por eso, más de 160 científicos de todo el mundo firmaron una iniciativa para que el diseño de proteínas con herramientas de aprendizaje profundo no pueda ser utilizado con fines malévolos. Entre los impulsores de la iniciativa, Baker, quien para evitarlo apostaba por “examinar y registrar todas las moléculas que se intenten fabricar“.

El Nobel de Química está dotado con 10 millones de coronas suecas, esto es, 900.000 euros. En 2023, el reconocimiento fue para el francés Moungi Bawendi, el estadounidense Louis Brus y el ruso Alexei Ekimov por la invención de los puntos cuánticos, unas partículas diminutas que tienen múltiples aplicaciones en el campo de la nanotecnología, desde la iluminación de televisores y lámparas LED a la cirugía del tejido tumoral.