Por el diseño de proteínas computacionales y por la predicción de estructuras de proteínas.

09 de octubre de 2024.- El Premio Nobel de Química 2024 trata sobre proteínas, herramientas químicas ingeniosas de la vida. David Baker ha tenido éxito con la hazaña casi imposible de construir tipos completamente nuevos de proteínas. Demis Hassabis y John Jumper han desarrollado un modelo de IA para resolver un problema de 50 años: prediciendo estructuras complejas de proteínas. Estos descubrimientos tienen un enorme potencial.

La diversidad de la vida estimula una capacidad increíble de proteínas como herramientas químicas. Controlan y conducen todas las reacciones químicas que juntas son la base de la vida. Las proteínas también funcionan como hormonas, sustancias de señal, anticuerpos y los bloques de construcción de diferentes tejidos.

Uno de los descubrimientos que se reconocen este año se refiere a la construcción de proteínas espectaculares. La otra se trata de cumplir un sueño de 50 años: predecir estructuras proteicas de sus secuencias de aminoácidos. Ambos descubrimientos abren grandes posibilidades, dice Heiner Linke, presidente del Comité Nobel de Química.

Las proteínas generalmente consisten en 20 aminoácidos diferentes, que pueden describirse 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 de proteínas imaginativa tras otra, incluyendo proteínas que se pueden utilizar como productos farmacéuticos, vacunas, nanomateriales y pequeños sensores.

El segundo descubrimiento se refiere a la predicción de estructuras proteicas. En las proteínas, los aminoácidos se unen en cuerdas largas que se doblan para hacer una estructura tridimensional, que es decisiva para la función de la proteína. Desde la década de 1970, los investigadores habían tratado de predecir estructuras proteicas a partir de secuencias de aminoácidos, pero esto era notoriamente difícil. Sin embargo, hace cuatro años, hubo un avance impresionante.

En 2020, Demis Hassabis y John Jumper presentaron una modelo de IA llamada 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 avance, AlphaFold2 ha sido utilizado por más de dos millones de personas de 190 países. Entre una miríada de aplicaciones científicas, los investigadores ahora pueden entender mejor la resistencia a los antibióticos y crear imágenes de enzimas que pueden descomponer el plástico.

La vida no podría existir sin proteínas. Que ahora podemos predecir las estructuras proteicas y diseñar nuestras propias proteínas confiere el mayor beneficio a la humanidad.