Predecir la estructura de las proteínas y crear nuevas para tratar enfermedades o degradar plásticos es el prometedor campo que exploran los estadounidenses David Baker y John Jumper y el británico Demis Hassabis, galardonados con el Premio Nobel de Química este miércoles 9 de octubre.
La diversidad de la vida da testimonio de la increíble capacidad de las proteínas como herramientas químicas. Controlan e impulsan todas las reacciones químicas que juntas son la base de la vida. Las proteínas también funcionan como hormonas, sustancias de señalización, anticuerpos y los bloques de construcción de diferentes tejidos, explica en un comunicado la página del Premio Nobel.
Heiner Linke, presidente del Comité Nobel de Química, declaró que el premio reconoció la investigación que estableció conexiones entre secuencias de aminoácidos y estructuras de proteínas. “Eso en realidad se llamó un gran desafío en química, y en particular en bioquímica, durante décadas. Entonces, es ese gran avance el que se otorga hoy”, dijo.
Las proteínas generalmente consisten en 20 aminoácidos diferentes, que se pueden describir como bloques de construcción de la vida. En 2003, David Baker logró usar estos bloques para diseñar una nueva proteína que era diferente a cualquier otra proteína.
“Desde entonces, su grupo de investigación ha producido una creación imaginativa de proteínas tras otra, incluyendo proteínas que se pueden utilizar como productos farmacéuticos, vacunas, nanomateriales y pequeños sensores”.
UN MODELO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA GANAR EL PREMIO NOBEL DE QUÍMICA
El segundo descubrimiento se refiere a la predicción de las estructuras de las proteínas. En las proteínas, los aminoácidos están unidos en largas cuerdas que se pliegan para formar una estructura tridimensional, que es decisiva para la función de la proteína. Desde la década de 1970, los investigadores habían intentado predecir las estructuras de las proteínas a partir de secuencias de aminoácidos, pero esto era notoriamente difícil. Sin embargo, hace cuatro años, hubo un gran avance.
En 2020, Demis Hassabis y John Jumper presentaron un modelo de inteligencia artificial llamado AlphaFold2. Con su ayuda, han sido capaces de predecir la estructura de prácticamente todos los 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 proteínas. El hecho de que ahora podamos predecir las estructuras de las proteínas y diseñar nuestras propias proteínas confiere el mayor beneficio a la humanidad”, concluye el comunicado. N
