El miércoles por la mañana, el bioquímico de la Universidad de Washington, David Baker, se despertó con el teléfono sonando. Cuando contestó la llamada, su mujer empezó a gritar . Baker acababa de enterarse de que él, junto con otros dos científicos, había ganado el Premio Nobel de Química 2024 por sus investigaciones sobre la estructura de las proteínas.

La Real Academia Sueca de Ciencias otorgó la mitad de los 11 millones de coronas suecas (alrededor de un millón de dólares) del premio a Baker «por el diseño computacional de proteínas», y la otra mitad fue para Demis Hassabis y John M. Jumper de Google DeepMind «por la predicción de la estructura de las proteínas», según una declaración del Comité Nobel.

“Uno de los descubrimientos que se reconocen este año se refiere a la construcción de proteínas espectaculares. El otro se refiere a la realización de un sueño de hace 50 años: predecir las estructuras de las proteínas a partir de sus secuencias de aminoácidos. Ambos descubrimientos abren enormes posibilidades”, afirma en el comunicado Heiner Linke , presidente del Comité Nobel de Química.

En términos simples, las proteínas son moléculas que ejecutan los procesos químicos necesarios para la vida. Están formadas por cadenas de aminoácidos (comúnmente considerados los componentes básicos de la vida) y su función específica está determinada por la compleja forma tridimensional que adoptan estas cadenas.

El premio destaca la conexión entre la secuencia de aminoácidos y la estructura de una proteína, que los tres científicos ayudaron a revelar. “Eso se consideró durante décadas un gran desafío en química, y en particular en bioquímica”, afirma Linke, según Associated Press . “Por eso, es ese avance el que se premia hoy”.

Predecir la estructura de las proteínas a partir de sus secuencias de aminoácidos había desconcertado a los investigadores desde la década de 1970. Pero en 2020, Hassabis y Jumper desarrollaron un modelo de inteligencia artificial llamado AlphaFold2. Con esta herramienta, pudieron predecir la estructura de las 200 millones de proteínas conocidas con una precisión similar a la de los experimentos de laboratorio convencionales.

Y lo hicieron a una velocidad sorprendente, informa el  New York Times . Mientras que los científicos que los precedieron tardaron años, tal vez, en predecir la estructura de una proteína, AlphaFold pudo lograr la tarea en apenas unas horas, o a veces en apenas minutos. La tecnología permite una gran cantidad de aplicaciones científicas, desde comprender la resistencia a los antibióticos hasta desarrollar enzimas que destruyan plásticos.

“Estuve presente en el nacimiento del problema: parecía intratable, intratable, intratable”, le dice John Moult , biólogo computacional de la Universidad de Maryland, a Carolyn Y. Johnson y Lizette Ortega del Washington Post . “Y de repente, estás allí. Es un viaje científico extraordinario”, agrega. “Ves que todo un campo emerge y lucha y parece imposible, y luego lo logras”.

Casi dos décadas antes del lanzamiento de AlphaFold, Baker había utilizado aminoácidos para crear una proteína completamente nueva . Desde 2003, su equipo ha producido “una creación de proteínas imaginativa tras otra”, según la declaración del Comité Nobel, otro logro que tiene enormes implicaciones para la investigación médica. De hecho, su trabajo, que ahora utiliza una IA similar a AlphaFold, se ha utilizado para desarrollar tratamientos médicos, incluido un aerosol nasal antiviral contra la Covid-19 y un medicamento para la enfermedad celíaca, según el New York Times .

“La estructura determina la función, es así de fácil. Si podemos diseñar proteínas para que tengan un aspecto determinado, entonces podrían tener una función específica que podría ser útil”, le dice Jon Lorsch , director del Instituto Nacional de Ciencias Médicas Generales de los Institutos Nacionales de Salud, al Washington Post .

Este año, el Premio Nobel de Física se otorgó a investigadores que desarrollaron redes neuronales que sustentan la IA, lo que demuestra la creciente importancia de la tecnología en los campos científicos.

En definitiva, “la vida no podría existir sin las proteínas”, según el comunicado. “El hecho de que ahora podamos predecir las estructuras proteicas y diseñar nuestras propias proteínas es el mayor beneficio para la humanidad”.