Baker, Hassabis y Jumper, Nobel de Química por descifrar la estructura de las proteínas

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El Premio Nobel de Química 2024 ha ido a parar en un 50% este año al bioquímico David Baker (Seattle, Washington, 1962), director del Institute for Protein Design de la Universidad de Washington. Baker es el creador de RoseTTAFold, lanzado en 2021 por su laboratorio. Este programa es capaz no solo de desvelar la compleja estructura 3D que adopta una cadena de aminoácidos al plegarse para dar lugar a una proteína funcional, sino también de diseñar otras completamente nuevas desde cero. Este avance, decía en esta entrevista con SINC, “tiene un gran potencial en campos como el medioambiente, la energía y, sobre todo, en biomedicina”.

La otra mitad del galardón la comparten de forma conjunta Demis Hassabis (Londres, 1976) y John Michael Jumper (Arkansas, 1885) investigadores de la empresa británica DeepMind, propiedad de Google. El jurado ha distinguido a ambos por sus contribuciones al uso de inteligencia artificial (IA) de aprendizaje profundo para la predicción exacta de la estructura tridimensional de las proteínas.

Estos tres investigadores fueron también premiados por la Fundación BBVA Fronteras del Conocimiento en la categoría de Biomedicina.

Proteínas sintéticas con múltiples aplicaciones

“Uno de los descubrimientos reconocidos este año se refiere a la construcción de proteínas espectaculares. El otro consiste en hacer realidad un sueño de 50 años: predecir las estructuras de las proteínas a partir de sus secuencias de aminoácidos. Ambos descubrimientos abren enormes posibilidades”, ha declarado Heiner Linke, presidente del Comité Nobel de Química.

Las proteínas suelen estar formadas por 20 aminoácidos diferentes, que pueden describirse como los componentes básicos de la vida. En 2003, Baker consiguió utilizar estos bloques para diseñar una nueva proteína que no se parecía a ninguna otra. Desde entonces, su grupo de investigación ha producido una creación proteínica imaginativa tras otra, incluidas proteínas que pueden utilizarse como fármacos, vacunas, nanomateriales y sensores diminutos, mediante RoseTTAFold y nuevas versiones del programa.

El segundo descubrimiento se refiere a la predicción de estructuras proteicas. En las proteínas, los aminoácidos están unidos en largas cadenas que se pliegan para formar una estructura tridimensional, decisiva para la función de la proteína.

Desde los años 70, los investigadores habían intentado predecir las estructuras de las proteínas a partir de secuencias de aminoácidos, pero resultaba notoriamente difícil. Sin embargo, hace cuatro años se produjo un avance asombroso.

En 2020, Hassabis y Jumper presentaron un modelo de IA llamado AlphaFold2. Con su ayuda, han podido predecir la estructura de prácticamente todos los 200 millones de proteínas que los investigadores han identificado. Desde su descubrimiento, AlphaFold2 ha sido utilizado por más de dos millones de personas de 190 países. Entre un sinfín de aplicaciones científicas, los investigadores pueden ahora comprender mejor la resistencia a los antibióticos y crear imágenes de enzimas capaces de descomponer el plástico.

La vida no podría existir sin proteínas. Que ahora podamos predecir las estructuras de las proteínas y diseñar nuestras propias proteínas confiere el mayor beneficio a la humanidad, dice la Real Academia Sueca de las Ciencias en su comunicado.