Descifran el código de las estructuras sorprendentes de las proteínas
Del NOBEL https://www.nobelprize.org/prizes/chemistry/2024/press-release/
David Baker University of Washington, Seattle, WA, USA Howard Hughes Medical Institute, US
Demis Hassabis Google DeepMind, London, UK
John M. Jumper Google DeepMind, London, UK
El Premio Nobel de Química 2024 se centra en las proteínas, las ingeniosas herramientas químicas de la vida.
David Baker ha logrado la hazaña casi imposible de construir tipos de proteínas completamente nuevos. Demis Hassabis y John Jumper han desarrollado un modelo de inteligencia artificial para resolver un problema de hace 50 años: predecir las estructuras complejas de las proteínas.
Estos descubrimientos tienen un potencial enorme. La diversidad de la vida da testimonio de la asombrosa capacidad de las proteínas como herramientas químicas. Controlan e impulsan todas las reacciones químicas que juntas son la base de la vida. Las proteínas también funcionan como hormonas, sustancias señalizadoras, anticuerpos y componentes básicos de diferentes tejidos.
“Uno de los descubrimientos que se reconocen este año se refiere a la construcción de proteínas espectaculares. El otro trata sobre 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 Heiner Linke, presidente del Comité Nobel de Química.
Las proteínas están formadas por 20 aminoácidos diferentes, que se pueden describir como los componentes básicos de la vida.
En 2003, David Baker logró utilizar estos bloques para diseñar una nueva proteína que no se parecía a ninguna otra. Desde entonces, su grupo de investigación ha producido una creación de proteínas imaginativa tras otra, incluidas proteínas que se pueden utilizar como fármacos, vacunas, nanomateriales y sensores diminutos.
El segundo descubrimiento se refiere a la predicción de las estructuras de las proteínas. En las proteínas, los aminoácidos están unidos entre sí en largas cadenas que se pliegan para formar una estructura tridimensional, que es decisiva para la función de la proteína. Desde la década de 1970, los investigadores habían intentado predecir las estructuras de las proteínas a partir de secuencias de aminoácidos, pero esto era notoriamente difícil. Sin embargo, hace cuatro años se produjo un avance sorprendente.
En 2020, Demis Hassabis y John Jumper presentaron un modelo de inteligencia artificial llamado AlphaFold2.
Con su ayuda, han podido predecir la estructura de prácticamente todos los 200 millones de proteínas que los investigadores han identificado. Desde su descubrimiento, AlphaFold2 ha sido utilizado por más de dos millones de personas de 190 países.
Entre una gran cantidad de aplicaciones científicas, los investigadores ahora pueden comprender mejor la resistencia a los antibióticos y crear imágenes de enzimas que pueden descomponer el plástico. La vida no podría existir sin las proteínas.
El hecho de que ahora podamos predecir las estructuras proteicas y diseñar nuestras propias proteínas es el mayor beneficio para la humanidad.
Texto