El Premio Nobel de Química 2024 es para David Baker por el diseño computacional de proteínas y para Demis Hassabis y John M. Jumper por la predicción de la estructura de las mismas, informó este miércoles la Real Academia de las Ciencias Sueca.
Publicado por: Redacción Mundo
La Real Academia Sueca de Ciencias ha decidido otorgar el premio 2024 Premio Nobel de Química a David Baker de la Universidad de Washington (Estados Unidos), “por el diseño computacional de proteínas”, y a Demis Hassabis y John M. Jumper de Google DeepMind de Londres (Reino Unido) “por la predicción de la estructura de proteínas”.
Además: Nobel de Medicina para descubridores del micro-ARN, mecanismo vital para controlar genes
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.
Así predijeron las estructuras complejas de las proteínas
Por su parte, 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.
“Uno de los descubrimientos que se premian 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 el presidente del Comité Nobel de Química, Heiner Linke.
Las proteínas están formadas por 20 aminoácidos diferentes, que pueden describirse como los componentes básicos de la vida.
En 2003, David Baker logró utilizar estos componentes para diseñar una proteína nueva que no se parecía a ninguna otra. Desde entonces, su grupo de investigación ha producido una proteína tras otra, incluidas proteínas que pueden utilizarse como fármacos, vacunas, nanomateriales y sensores diminutos.
El segundo descubrimiento se refiere a la predicción de la estructura de las proteínas. En las proteínas, los aminoácidos están unidos entre sí en largas cadenas que se pliegan formando una estructura tridimensional, que es decisiva para la función de la proteína.
Publicidad
Otras noticias: El Nobel de Física premia el aprendizaje automático con redes neuronales artificiales
Desde los años 70, los investigadores habían intentado predecir la estructura de las proteínas a partir de las 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 todas las 200 millones de proteínas que los investigadores han identificado. Desde su gran avance, AlphaFold2 ha sido utilizado por más de dos millones de personas de 190 países.
Comprender mejor la resistencia a la antibióticos
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 un gran beneficio para la humanidad”, señalan desde la Real Academia Sueca de Ciencias.
Le puede interesar: Los humanos hablan más despacio con los perros para facilitar la comprensión
David Baker nació en 1962 en Seattle (Estados Unidos). Es doctor en 1989 por la Universidad de California (Berkeley, CA, Estados Unidos y profesor en la Universidad de Washington (Seattle, Estados Unidos).
Publicidad
Demis Hassabis nació en 1976 en Londres (Reino Unido). Es doctor en 2009 por el University College London (Reino Unido) y director ejecutivo de Google DeepMind en Londres.
John M. Jumper, nacido en 1985 en Little Rock (Arkansas, Estados Unidos), es doctor en 2017 por la Universidad de Chicago (Illinois, Estados Unidos) y científico investigador sénior en Google DeepMind en Londres.
Con información de Europa Press.
