Nobel de Química a diseñadores de IA que predice estructura de proteínas
La Real Academia Sueca de Ciencias ha decidido otorgar el Premio Nobel de Química 2024 con la mitad a David Baker “por el diseño computacional de proteínas” y la otra mitad conjuntamente a Demis Hassabis y John M. Jumper “por la predicción de la estructura de las proteínas”.
Los ganadores del Premio Nobel de Química 2024, Demis Hassabis y John Jumper, han utilizado con éxito la inteligencia artificial para predecir la estructura de casi todas las proteínas conocidas. David Baker ha aprendido a dominar los elementos básicos de la vida y a crear proteínas completamente nuevas. El potencial de sus descubrimientos es enorme.
En 2020, Hassabis y Jumper presentaron un modelo de IA llamado AlphaFold2. Con su ayuda, han podido predecir la estructura de prácticamente todas las 200 millones de proteínas que los investigadores han identificado, señala la Real Academia de Ciencias Suecas en un comunicado. Desde su gran avance, AlphaFold2 ha sido utilizado por más de dos millones de personas de 190 países. Entre una gran cantidad de aplicaciones científicas, los investigadores ahora pueden comprender mejor la resistencia a los antibióticos y crear imágenes de enzimas que pueden descomponer el plástico.
Los químicos llevan mucho tiempo soñando con comprender y dominar por completo las herramientas químicas de la vida: las proteínas. Este sueño está ahora a nuestro alcance. Demis Hassabis y John M. Jumper han utilizado con éxito la inteligencia artificial para predecir la estructura de casi todas las proteínas conocidas. David Baker ha aprendido a dominar los componentes básicos de la vida y a crear proteínas completamente nuevas. El potencial de sus descubrimientos es enorme.
¿Cómo es posible la exuberante química de la vida? La respuesta a esta pregunta es la existencia de las proteínas, que pueden describirse como brillantes herramientas químicas. Por lo general, están formadas por 20 aminoácidos que se pueden combinar de infinitas maneras. Utilizando la información almacenada en el ADN como modelo, los aminoácidos se unen entre sí en nuestras células para formar largas cadenas.
Entonces ocurre la magia de las proteínas: la cadena de aminoácidos se retuerce y se pliega en una estructura tridimensional distintiva, a veces única. Esta estructura es lo que da a las proteínas su función. Algunas se convierten en bloques químicos básicos que pueden crear músculos, cuernos o plumas, mientras que otras pueden convertirse en hormonas o anticuerpos. Muchos de ellos forman enzimas que impulsan las reacciones químicas de la vida con una precisión asombrosa. Las proteínas que se encuentran en la superficie de las células también son importantes y funcionan como canales de comunicación entre la célula y su entorno.
MITAD Y MITAD
Es difícil exagerar el potencial que encierran los componentes químicos de la vida, estos 20 aminoácidos. El Premio Nobel de Química 2024 tiene como objetivo comprenderlos y dominarlos a un nivel completamente nuevo. La mitad del premio se otorga a Demis Hassabis y John Jumper, quienes han utilizado inteligencia artificial para resolver con éxito un problema con el que los químicos lucharon durante más de 50 años: predecir la estructura tridimensional de una proteína a partir de una secuencia de aminoácidos. Esto les ha permitido predecir la estructura de casi todas las 200 millones de proteínas conocidas.
La otra mitad del premio se otorga a David Baker, quien ha desarrollado métodos informáticos para lograr lo que muchas personas creían imposible: crear proteínas que antes no existían y que, en muchos casos, tienen funciones completamente nuevas.
El Premio Nobel de Química 2024 reconoce dos descubrimientos diferentes, pero, como verá, están estrechamente relacionados. Para entender los desafíos que han superado los galardonados de este año, debemos remontarnos a los albores de la bioquímica moderna.
ALPHAFOLD2
La nueva versión, AlphaFold2, se inspiró en el conocimiento de Jumper sobre las proteínas. El equipo también comenzó a utilizar la innovación detrás del enorme avance reciente en IA: las redes neuronales llamadas “Transformers”. Estas pueden encontrar patrones en enormes cantidades de datos de una manera más flexible que antes y determinar de manera eficiente en qué se debe enfocar para lograr un objetivo en particular.
El equipo entrenó a AlphaFold2 con la vasta información en las bases de datos de todas las estructuras de proteínas y secuencias de aminoácidos conocidas y la nueva arquitectura de IA comenzó a ofrecer buenos resultados a tiempo para la decimocuarta competencia CASP.
TODAS LAS PROTEÍNAS HUMANAS
Cuando Demis Hassabis y John Jumper confirmaron que AlphaFold2 realmente funcionaba, calcularon la estructura de todas las proteínas humanas. Luego predijeron la estructura de prácticamente todos los 200 millones de proteínas que los investigadores han descubierto hasta ahora al mapear los organismos de la Tierra.
Google DeepMind también ha puesto a disposición del público el código de AlphaFold2, al que cualquiera puede acceder. El modelo de IA se ha convertido en una mina de oro para los investigadores. Para octubre de 2024, AlphaFold2 había sido utilizado por más de dos millones de personas de 190 países. Antes, a menudo se necesitaban años para obtener la estructura de una proteína, si es que se conseguía. Ahora se puede hacer en unos minutos. El modelo de IA no es perfecto, pero estima la exactitud de la estructura que ha producido, por lo que los investigadores saben cuán confiable es la predicción.
Después de la competición CASP de 2020, cuando David Baker se dio cuenta del potencial de los modelos de IA basados en transformadores, añadió uno a Rosetta, lo que también ha facilitado el diseño de novo de proteínas. En los últimos años, del laboratorio de Baker han surgido una increíble creación de proteínas tras otra.
Nota de origen: https://www.cronica.com.mx/academia/nobel-quimica-disenadores-ia-predice-estructura-proteinas.html
Fuente original de fotografía: EFE.
