El Premio Nobel de Química 2024 fue otorgado a tres científicos que aplicaron la inteligencia artificial (IA) para "descifrar el código" de casi todas las proteínas conocidas, las "herramientas químicas de la vida".
Ganaron por el diseño computacional de proteínas y la predicción de la estructura de las mismas.
El Premio Nobel de Química 2024 fue otorgado a tres científicos que aplicaron la inteligencia artificial (IA) para "descifrar el código" de casi todas las proteínas conocidas, las "herramientas químicas de la vida".
El Comité Nobel elogió a David Baker por lograr la "hazaña casi imposible" de construir proteínas completamente nuevas, y a Demis Hassabis y John Jumper por desarrollar un modelo de IA que predice las estructuras complejas de las proteínas, resolviendo un problema que llevaba 50 años sin respuesta.
Las proteínas, compuestas por cadenas de aminoácidos, son los componentes esenciales de la vida. Forman células, tejidos y ayudan a funciones vitales como la lectura y reparación del ADN, además de transportar oxígeno en la sangre. Aunque se construyen a partir de solo 20 aminoácidos, su capacidad para combinarse en estructuras tridimensionales casi infinitas ha fascinado a los científicos durante décadas.
El comité Nobel señaló que el premio tenía dos "mitades". La primera, otorgada a Hassabis y Jumper, reconoció su logro en el desarrollo de la base de datos AlphaFold, una herramienta que utiliza IA para predecir la estructura tridimensional de una proteína a partir de su secuencia de aminoácidos. Esta herramienta ha permitido a los científicos predecir casi 200 millones de proteínas conocidas.
AlphaFold Protein Structure ha sido descrita como un "buscador Google" de las estructuras proteicas, utilizada por más de dos millones de investigadores en todo el mundo. Desde la publicación de su artículo clave en 2021, ha sido citado más de 13.000 veces, destacando su relevancia en la biología fundamental y otros campos, según publica CNN.
La segunda "mitad" del premio fue para David Baker, por usar métodos computacionales para crear proteínas con nuevas funciones, lo que abre posibilidades en la creación de nuevos fármacos y el desarrollo de vacunas.