El Premio Nobel de Química fue concedido ayer a tres científicos por descubrimientos que muestran el potencial de la tecnología avanzada, incluida la inteligencia artificial, para predecir la forma de las proteínas, herramientas químicas de la vida, e inventar otras nuevas.
Los galardonados son Demis Hassabis y John Jumper, de Google DeepMind, quienes utilizaron la inteligencia artificial para predecir la estructura de millones de proteínas; y David Baker, de la Universidad de Washington, quien empleó un programa informático para inventar una nueva proteína.
El impacto del trabajo de los galardonados de este año es “realmente enorme”, dijo ayer Johan Aqvist, miembro del Comité Nobel de Química. “Para entender cómo funcionan las proteínas, hay que saber qué aspecto tienen, y eso es lo que han hecho los galardonados de este año”.
El premio fue también el segundo de esta semana en el que interviene la inteligencia artificial, lo que pone de relieve la creciente importancia de esta tecnología en la investigación científica.
Hassabis y Jumper, dijo el comité, han utilizado su modelo de inteligencia artificial, AlphaFold2, para calcular la estructura de todas las proteínas humanas. Los investigadores “también predijeron la estructura de prácticamente todos los 200 millones de proteínas que los investigadores han descubierto hasta ahora al cartografiar los organismos de la Tierra”, dijo el comité.
Los logros
Hassabis y Jumper formaban parte de un equipo de Google DeepMind, el laboratorio central de inteligencia artificial de la empresa. Esta tecnología de inteligencia artificial puede predecir de forma rápida y fiable la forma física de proteínas y enzimas, los mecanismos microscópicos que impulsan el comportamiento de virus, bacterias, el cuerpo humano y todos los demás seres vivos.
Los bioquímicos han usado esta tecnología para acelerar el descubrimiento de medicamentos, y también podría dar lugar a nuevas herramientas biológicas, como enzimas que descompongan eficazmente las botellas de plástico y las conviertan en materiales fácilmente reutilizables y reciclables.
Las proteínas comienzan como cadenas de compuestos químicos, antes de retorcerse y plegarse en formas tridimensionales que definen lo que pueden y no pueden hacer. Antes de la llegada de AlphaFold, los científicos pasaban meses o incluso décadas intentando determinar la forma exacta de cada proteína. AlphaFold podía hacer el trabajo en unas horas o incluso unos minutos.
Cuando el equipo de Google presentó la tecnología en 2020, muchos científicos suponían que aún faltaban años para que se produjera un avance semejante. Los habían tenido dificultades durante más de 50 años para resolver lo que se llamaba “el problema del plegamiento de proteínas”.
David Baker “abrió un mundo completamente nuevo de estructuras proteicas que nunca antes habíamos visto”, dijo Aqvist.
En 2003, señaló el comité, Baker “logró diseñar una nueva proteína que no se parecía a ninguna otra, algo que solo puede describirse como un avance extraordinario”.
Su grupo de investigación, dijo el comité, “ha producido una creación proteínica imaginativa tras otra, incluidas proteínas que pueden utilizarse como fármacos, vacunas, nanomateriales y sensores diminutos”.
Las proteínas de Baker han sido la base de varios tratamientos médicos potenciales, como un aerosol nasal antiviral para el covid y un medicamento para la enfermedad celíaca.
Los galardonados
Hassabis nació en Londres, donde sus padres —uno grecochipriota y otra singapurense— trabajaban una juguetería. De adolescente fue el segundo jugador de ajedrez menor de 14 años mejor clasificado del mundo y empezó a diseñar videojuegos profesionalmente antes de ir a la universidad.
Tras licenciarse en informática en la Universidad de Cambridge, fundó su propia empresa de videojuegos y volvió al mundo académico para doctorarse en neurociencia. Hassabis, junto con otro académico y un amigo de la infancia, fundó en 2010 una empresa de inteligencia artificial a la que llamaron DeepMind. Unos cuatro años después, Google la adquirió por 650 millones de dólares.
El objetivo declarado de DeepMind era construir inteligencia artificial general, una máquina que pueda hacer cualquier cosa que el cerebro humano pueda hacer. También exploró otras tecnologías que ayudaran a alcanzar ese objetivo y que pudieran resolver problemas científicos concretos. Una de esas tecnologías era AlphaFold.
Jumper nació en Estados Unidos. Tras cursar una licenciatura en la Universidad de Vanderbilt y una maestría en la Universidad de Cambridge, se doctoró en química teórica en la Universidad de Chicago. Se incorporó a DeepMind como investigador en 2017, después de que Google adquiriera el laboratorio. Junto a Hassabis y otros, pronto comenzó a trabajar en lo que se convirtió en AlphaFold.
Baker, natural de Seattle, se licenció en la Universidad de Harvard en 1984 y más tarde se doctoró en bioquímica por la Universidad de California en Berkeley en 1989.
Actualmente dirige el Instituto de Diseño de Proteínas de la Universidad de Washington y es catedrático de bioquímica. La investigación de Baker en el instituto se centra en la predicción y el diseño de estructuras proteicas.
Baker dijo que le entusiasmaban las proteínas y su capacidad para resolver problemas. Una proteína que él y sus investigadores diseñaron era una que podía proteger contra el coronavirus. (Cuando un periodista le preguntó si tenía una proteína favorita, respondió: “Me encantan todas las proteínas. No quiero elegir favoritas”).
Las declaraciones
Cuando el comité informó a los galardonados el miércoles, Baker estaba durmiendo. “Contesté al teléfono, oí el anuncio y mi esposa empezó a gritar muy fuerte, así que no pude oír muy bien”, comentó a los periodistas.
Dijo que “rechazó 100 llamadas” mientras estaba al teléfono con el comité del Nobel.
En una publicación en X, Google DeepMind describió el premio como “un logro monumental para la IA, para la biología computacional y para la propia ciencia”.
Jumper grabó un video en el que compartía la noticia con sus colegas a través de una videollamada. Ellos se abrazaban y vitoreaban en un recuadro en la pantalla de su computadora. “Me alegro de que ya todos estén enterados”, dijo.
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