Premio Nobel de Química por descubrir los secretos de las proteínas
David Baker, Demis Hassabis y John M. Jumper han trabajado en diferentes aspectos del diseño y la predicción de proteínas.
El premio se otorgó por comprender las proteínas y crear otras nuevas.
Crédito de la imagen: Fundación Nobel, modificado por IFLScience
Los ganadores del Premio Nobel de Química 2024 son David Baker por el diseño computacional de proteínas, además de Demis Hassabis y John M. Jumper por un modelo de IA utilizado para la predicción de la estructura de proteínas. El premio está valorado en 11 millones de coronas suecas (alrededor de 1 millón de dólares en el momento de la publicación), la mitad de los cuales irá a parar a Baker y la otra mitad a Hassabis y Jumper.
Las proteínas son los componentes básicos de la vida, no sólo algo que los asistentes al gimnasio necesitan para desarrollar sus músculos: son cruciales para las funciones biológicas. Las hormonas, las enzimas y los anticuerpos son ejemplos de proteínas. Las proteínas ayudan a formar los diferentes tejidos de nuestro cuerpo y permiten que nuestro cuerpo funcione.
Las proteínas son cadenas de moléculas más pequeñas llamadas aminoácidos. Hay cientos de aminoácidos en la naturaleza, pero la vida en la Tierra utiliza 20. Gracias a diferentes disposiciones en las cadenas de aminoácidos y variaciones en el plegamiento, las proteínas existen en una infinidad de formas y funciones, y el Premio Nobel de este año reconoce los descubrimientos relacionados. a dos aspectos de esto.
En 2003, David Baker y su equipo fueron los primeros en diseñar una proteína completamente nueva, diferente a cualquier otra vista antes. Esto ha llevado al desarrollo de cada vez más proteínas nuevas que han encontrado aplicaciones en el desarrollo de fármacos, vacunas e incluso sensores diminutos.
La otra mitad del premio se centra en comprender cómo una serie de aminoácidos conducen a determinadas estructuras proteicas. Una búsqueda que comenzó en los años 70 se resolvió finalmente hace cuatro años cuando el equipo de Google DeepMind utilizó IA (que también ayudó a dos científicos a ganar el Premio Nobel de Física este año) para comprender cómo se forma la estructura tridimensional de las proteínas.
Con el aprendizaje automático AlphaFold2, Hassabis, Jumper y su equipo pudieron predecir la estructura de prácticamente los 200 millones de proteínas conocidas. Más de dos millones de personas han utilizado el modelo de IA, lo que ha dado lugar a aplicaciones que van desde la lucha contra la resistencia a los antibióticos hasta el desarrollo de enzimas que pueden descomponer el plástico.
“Uno de los descubrimientos reconocidos este año se refiere a la construcción de proteínas espectaculares. El otro trata de cumplir un sueño de 50 años: predecir las estructuras de las proteínas a partir de sus secuencias de aminoácidos. Ambos descubrimientos abren enormes posibilidades”, dijo en un comunicado Heiner Linke, presidente del Comité Nobel de Química.