Premio Nobel 2024 de Química para tres investigadores que revelaron estructuras de las proteínas con IA
Los científicos, dos estadounidenses y un británico, fueron galardonados por su trabajo en el diseño computacional de proteínas y la predicción de la estructura de las mismas. Especialistas locales explican los aportes de los ganadores.
La Real Academia Sueca de Ciencias le otorgó el Premio Nobel de Química 2024 a David Baker, por su trabajo en el diseño computacional de proteínas, y a Demis Hassabis y John M. Jumper por la predicción de la estructura de las mismas, según indicaron en el comunicado oficial.
El comunicado publicado hoy por la Academia destaca que Baker logró construir proteínas completamente nuevas, mientras que Hassabis y Jumper desarrollaron un modelo de inteligencia artificial (IA) que permite predecir las complejas estructuras de las proteínas, algo que se intentaba lograr desde hacía medio siglo. Ambos descubrimientos tienen aplicaciones potenciales enormes.
En 2003, Baker consiguió utilizar los bloques de aminoácidos para diseñar una nueva proteína distinta a todas las otras que se conocían en la naturaleza. Desde ese momento, su equipo de investigación ha producido numerosas proteínas, incluidas algunas que pueden usarse como fármacos, vacunas, nanomateriales y sensores diminutos.
“El diseño computacional de proteínas es una estrategia que involucra distintas metodologías que nos permiten, basados en estructuras proteicas conocidas, diseñar nuevas proteínas o modificar las que ya existen. Baker no solo es el pionero, sino que también es el principal referente en este terreno. Las herramientas que ha desarrollado son utilizadas hoy en todo el mundo”, señaló Laura Mascotti, investigadora del CONICET en el Instituto de Histología y Embriología de Mendoza (IHEM, CONICET-UNCUYO).
Respecto de los posibles usos del diseño computacional de proteínas, Mascotti destacó al portal web de CONICET que “las aplicaciones que esto tiene son increíbles y súper amplias, y van desde el diseño de vacunas o fármacos que inhiban proteínas con fines terapéuticos, al desarrollo de sensores o el diseño de biocatalizadores”.
El segundo descubrimiento premiado hace referencia a la predicción de las estructuras proteicas. En las proteínas, los aminoácidos se unen en extensas cadenas que se pliegan para formar una estructura tridimensional, que es decisiva para el cumplimiento de sus funciones. Desde los años 70 del siglo pasado, los especialistas buscaron predecir estas estructuras a partir de secuencias de aminoácidos.
Finalmente, hace cuatro años Hassabis y Jumper presentaron un modelo de IA llamado AlphaFold, con el que se han podido predecir la estructura de prácticamente los 200 millones de proteínas conocidas.
“Antes, para conocer la estructura de una proteína dependíamos de la cristalografía de rayos X, pero no todas las proteínas se pueden cristalizar. O bien generar un modelo, pero para eso era necesario contar con una proteína similar ya disponible. Esto ahora ya no es necesario gracias AlphaFold. Acceder a esta información nos permite conocer precisamente cómo se estructura en el espacio una proteína, cómo interactúa con sus dianas, saber si podemos diseñar mutaciones ‘a medida’, o si podemos alterar sus funciones, o rediseñarla para que se comporte de una u otra manera”, destacó la investigadora.
