La Real Academia de Ciencias de Suecia ha premiado a David Baker, Demis Hassabis y John Jumper por sus descubrimientos.
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Este miércoles se otorgó el Premio Nobel de Química a David Baker por su trabajo en el diseño de proteínas con computación, y a Demis Hassabis y John Jumper por la predicción de estructuras proteicas mediante inteligencia artificial. Los avances de estos científicos prometen grandes beneficios en medicina, biotecnología e industrias verdes.
Innovación en el diseño de proteínas
David Baker, profesor de bioquímica en la Universidad de Washington, ha logrado crear proteínas nuevas que no existen en la naturaleza. Estas proteínas diseñadas a la medida se utilizan en el desarrollo de medicamentos, vacunas y sensores especializados. Desde 2003, Baker ha sido pionero en la creación de estas moléculas, utilizando herramientas computacionales como Rosetta, que le permitieron comprender los bloques básicos de las proteínas.
En su declaración tras recibir el galardón, Baker agradeció a los investigadores que le precedieron, citando la célebre frase de Newton: “Si he visto más lejos, ha sido subiéndome a hombros de gigantes”. La capacidad de diseñar proteínas específicas abre puertas a nuevas terapias y vacunas, especialmente en áreas como el cáncer y las enfermedades infecciosas.
Inteligencia artificial en la predicción de proteínas
Demis Hassabis y John Jumper, investigadores de Google DeepMind, revolucionaron el campo con el desarrollo de AlphaFold2, un modelo de IA capaz de predecir la estructura tridimensional de casi todas las proteínas conocidas. Este avance es clave, ya que la forma en que una proteína se pliega determina su función biológica. AlphaFold ha acelerado significativamente la comprensión de las estructuras proteicas, un desafío que llevaba más de 50 años sin resolver.
Hassabis reflexionó sobre los enormes beneficios y riesgos que presenta la inteligencia artificial: “La IA es quizás la tecnología más poderosa que ha tenido la humanidad”. El uso de esta tecnología no solo promete avances en medicina, sino que también plantea nuevos desafíos éticos y de control. Hassabis instó a la comunidad internacional a prepararse para la próxima generación de herramientas de IA, que, según él, podrían estar disponibles en una década.
Beneficios globales y riesgos potenciales
El comité Nobel destacó las aplicaciones potenciales de estos descubrimientos: desde el desarrollo de nuevos medicamentos hasta el avance en nanomateriales y una industria química más ecológica. Además, las técnicas desarrolladas por los tres laureados ya están en uso en laboratorios de todo el mundo, que han adoptado la metodología de AlphaFold para predecir estructuras en minutos, en lugar de los meses o años que tomaban anteriormente.
El acceso abierto a los modelos de proteínas también ha jugado un papel crucial en la rápida adopción de estos avances por la comunidad científica. Sin embargo, la última versión de AlphaFold ha generado controversia debido a la limitación en el acceso gratuito y el código cerrado, lo que podría restringir la colaboración científica.
Perspectivas futuras y nuevos desafíos
José Antonio Márquez, investigador del Laboratorio Europeo de Biología Molecular, celebró el reconocimiento de la Academia Sueca, afirmando que la comunidad científica esperaba este galardón, dado el impacto que AlphaFold ha tenido en tan poco tiempo. No obstante, Márquez recordó que, aunque la IA ha resuelto la predicción de muchas proteínas, aún queda mucho por comprender sobre los mecanismos fundamentales del plegamiento proteico.
Este Premio Nobel marca un hito en el uso de la IA para resolver problemas complejos de la biología, y refleja el enorme potencial de las redes neuronales en la ciencia. Aunque aún existen limitaciones, como la falta de explicaciones claras sobre cómo la IA logra sus predicciones, el futuro de la biotecnología y la medicina parece prometedor gracias a estos avances.