Los estadounidenses David Baker y John Jumper y el británico Demis Hassabis ganaron el miércoles el Premio Nobel de Química por sus trabajos sobre la predicción de la estructura de las proteínas mediante inteligencia artificial.
Baker recibió la mitad del galardón “por el diseño computacional de proteínas”, mientras que Hassabis y Jumper compartieron la otra mitad “por la predicción de la estructura de proteínas”, dijo el jurado.
Heiner Linke, Presidente del Comité Nobel de Química, dijo que el premio honraba la investigación que estableció conexiones entre la secuencia de aminoácidos y la estructura de las proteínas.
“De hecho, durante décadas se le ha llamado el gran reto de la química y, en particular, de la bioquímica. Por eso hoy se premia ese gran avance”, dijo.
Baker trabaja en la Universidad de Washington, en Seattle, mientras que Hassabis y Jumper lo hacen en Google Deepmind, en Londres.
La labor de los tres científicos tiene en común que han contribuido a “descifrar el código” de las “increíbles estructuras” de las proteínas, formadas por moléculas de aminoácidos.
En 2003, Baker diseñó una nueva proteína y, 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, señaló el comité Nobel.
“El número de diseños que han producido y publicado y su variedad es absolutamente alucinante. Parece que casi se puede construir cualquier tipo de proteína con esta tecnología”, dijo el profesor Johan Åqvist, del comité Nobel.
Hassabis y Jumper crearon un modelo de inteligencia artificial que ha sido capaz de predecir la estructura de prácticamente todos los 200 millones de proteínas que los investigadores han identificado, añadió el comité.
El trabajo de los tres laureados ha permitido que una labor que antes llevaba años ahora se pueda realizar en tan solo unos minutos, explicó la Real Academia de las Ciencias Sueca.
Linke dijo que los científicos llevaban mucho tiempo soñando con predecir la estructura tridimensional de las proteínas.
“Hace cuatro años, en 2020, Demis Hassabis y John Jumper consiguieron descifrar el código con un hábil uso de la inteligencia artificial. Hicieron posible predecir la compleja estructura de prácticamente cualquier proteína conocida en la naturaleza”, dijo Linke.
“Otro sueño de los científicos ha sido construir nuevas proteínas para aprender a utilizar la multiherramienta de la naturaleza para nuestros propios fines. Este es el problema que resolvió David Baker”, añadió. “Desarrolló herramientas computacionales que ahora permiten a los científicos diseñar nuevas proteínas espectaculares con formas y funciones totalmente novedosas, abriendo un sinfín de posibilidades para el mayor beneficio de la humanidad”.
Fuente Infobae
