David Baker es dueño de la mitad del galardón por sus trabajos sobre el “diseño computacional de proteínas”, mientras que Hassabis y Jumper compartieron la otra mitad por “la predicción de las estructuras de las proteínas”, indicó el jurado.
Según el Comité del Nobel, Baker “logró la hazaña casi imposible de construir tipos de proteínas completamente nuevos, que tienen un potencial enorme”.
¿Quiénes son los ganadores?
Baker trabaja en la Universidad de Washington, en Seattle, mientras que Hassabis y Jumper trabajan en Google Deepmind en Londres. Baker diseñó una nueva proteína en 2003 y después su grupo de investigación ha producido una sucesión de imaginativas creaciones proteínicas, incluidas algunas que pueden utilizarse como fármacos, vacunas, nanomateriales y sensores diminutos, dijo el comité del Nobel.
¿En qué se centró el premio este año?
Este año el Nobel de Química se centró en los componentes básicos de la vida. Estos compuestos se pueden encontrar en las células del cuerpo humano y controlan todas las reacciones químicas que, en conjunto, constituyen la base de nuestra existencia. El Comité del Nobel las describe como “las ingeniosas herramientas químicas de la vida”.
Los tres galardonados lograron descifrar el código de sus sorprendentes estructuras. “Uno de los descubrimientos que se premian este año se refiere a la construcción de proteínas espectaculares. El otro trata de 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.
Inteligencia artificial
El segundo descubrimiento premiado se trata de la predicción de la estructura de las proteínas. Desde la década de 1970, investigadores habían probado predecir la estructura de las proteínas a partir de secuencias de aminoácidos, pero esto era notoriamente difícil.
En 2020, Demis Hassabis y John Jumper presentaron un modelo de inteligencia artificial llamado AlphaFold2, con el cuál, han podido predecir la estructura de prácticamente la totalidad de 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.
