Los expertos aclaman a los ganadores del Premio Nobel de Química: «Han cambiado el juego»

La opinión es unánime: todos los científicos consultados por Efe han coincidido en destacar que los hallazgos de los galardonados con el Premio Nobel de Química 2024 han sido «fundamentales» para la ciencia y una muestra de la revolución tecnológica que estamos viviendo.

El Nobel de Química 2024 ha premiado a los investigadores David Baker, John M. Jumper y Demis Hassabis por descifrar el código de las estructuras de las proteínas a través del uso de la computación y la inteligencia artificial (IA).

Hassabis y Jumper usaron la IA para predecir la estructura de casi todas las proteína conocidas, y Baker desarrolló métodos computerizados para crear proteínas nuevas.

«Muy feliz por este reconocimiento» se ha mostrado el biólogo computacional e investigador principal en el Centro de Investigación Cooperativa en Biociencias de Vizcaya (CIC bioGUNE), Gonzalo Jiménez-Osés, quien nominó a los tres premiados para el Premio Fronteras del Conocimiento de la Fundación BBVA, en la categoría de Biología y Biomedicina, que lograron en 2023.

«David Baker y su equipo fueron los pioneros creando un conjunto de herramientas computacionales para el diseño de proteínas conocidas como RoseTTAFold2, que después llevaron a otro nivel con la inteligencia artificial», ha señalado a Efe el investigador.

Las repercusiones de la ciencia básica desarrollada por los tres premiados por el Nobel de Química 2024 han sido «fundamentales» en dos vertientes, según el investigador del CIC bioGUNE.

Por un lado, han mejorado muchísimo la predicción de la estructura de las proteínas, algo clave en biomedicina porque viene a ser como «poder conocer la forma de una cerradura (receptor proteico) para poder diseñar una llave (fármaco) que entre bien en ella».

Y por otro, han permitido diseñar o generar proteínas nuevas con las propiedades que se quieran para reaccionar a determinados fármacos: «En este caso ya tienes las llaves y quieres fabricar una cerradura a medida de esa llave».

«Generar proteínas nuevas con propiedades distintas ha sido un grandísimo avance en campos como el de las vacunas, encimas y anticuerpos», ha concluido.

Para Liset Menéndez de la Prida, profesora de investigación del Instituto Cajal del CSIC, este ha sido un premio «esperado» por la comunidad científica.

«Se trata de una candidatura que ha venido ganando fuerza en los últimos años, aupado por premios como el Lasker o los Breakthrough, que suelen ser indicadores de los Nobel», y por otros galardones como los Premios Fronteras del Conocimiento BBVA del 2023, «donde participé como experta del CSIC en el Comité Técnico», ha apuntado De la Prida.

En su opinión, las herramientas computacionales de código abierto, que permiten predecir la estructura tridimensional de millones de proteínas con una alta precisión y velocidad de cálculo, «han supuesto un cambio de juego en el campo del diseño de proteínas».

Ahora, «equipados con estas herramientas, los científicos pueden simular nuevas estructuras, predecir interacciones hasta ahora ignoradas, o crear proteínas nuevas a la carta».

Reconocimiento temprano

Y aunque normalmente los Nobel pueden tardar años en premiar las investigaciones, en este caso ha sido «realmente sorprendente la celeridad» de la Academia Sueca, dado que la primera versión de AlphaFold, de Jumper y Hassabis, es de 2018, aunque los algoritmos computacionales que permitieron a Baker desarrollar Rosetta son de 2005, ha recordado la investigadora.

«Ambas herramientas hacen uso de técnicas de inteligencia artificial para desarrollar algoritmos de aprendizaje automático. Precisamente las redes neurales artificiales han sido galardonadas con el Nobel de Física este año para Hopfield y Hinton. Ese el año de la IA también para los Nobel, una prueba más de la transformación que estamos viviendo», concluye.

Por su parte, en opinión de Alfonso Valencia, profesor ICREA y director de Ciencias de la Vida en el Centro Nacional de Supercomputación de Barcelona (BSC), estos premios reconocen «lo que se ha convertido en el avance más significativo de la IA, que es la predicción de la estructura de las proteínas».

«Estas predicciones son posibles gracias a la creciente capacidad de computación de los últimos años, que ha permitido el análisis masivo de datos procedentes de secuencias y estructuras acumuladas por la comunidad científica a lo largo de decenas de años».

Estas predicciones «están permitiendo avances impensables hace solo unos años, como la generación de nuevas proteínas, anticuerpos o fármacos que están transformando la medicina y las aplicaciones en biotecnología».

Ahora «estamos ante una nueva etapa, en la que el acceso a los datos masivos y la computación de alto rendimiento como la que hacemos desde el Barcelona Supercomputiung Center marcarán un antes y un después en el futuro de la biología de proteínas y la medicina en general», ha subrayado Valencia.