El Premio Nobel de Química 2024 fue otorgado a los estadounidenses David Baker y John Jumper, y al británico Demis Hassabis por sus avances revolucionarios en descifrar la estructura y el diseño de las proteínas.
El bioquímico Baker, de la Universidad de Washington, recibió el galardón “por el diseño computacional de proteínas”, mientras que Hassabis, fundador de Google DeepMind, y Jumper, quien dirige el desarrollo del software AlphaFold del gigante tecnológico, lo compartieron por sus aportes a “la predicción de la estructura de proteínas”, según señaló el jurado del Comité del Nobel.
“Este avance no solo corona décadas de investigación, sino que abre un panorama de aplicaciones revolucionarias en la medicina, la biotecnología y el medio ambiente”, dijo en diálogo con Infobae, el doctor en bioinformática y especialista en inteligencia artificial Adrián Turjanski, investigador del Conicet, profesor de la Universidad de Buenos Aires (UBA) y director científico de la compañía Bitgenia, dedicada a la medicina de precisión, explicó qué implican los hallazgos de los laureados para la ciencia de hoy y del futuro.
En ese sentido, Turjanski destacó la magnitud de este logro, y afirmó que marca un “antes y un después en la biología molecular”.
“AlphaFold ha resuelto uno de los problemas más grandes de la biología moderna”, señaló el experto argentino, refiriéndose al desafío que representaba predecir cómo se pliegan las proteínas, una cuestión que mantuvo ocupados a los investigadores globales durante más de 50 años.
El rol de las proteínas: las máquinas de la vida
Para Turjanski, el estudio de las proteínas es central en la biología: “Las proteínas son, en esencia, las máquinas de la célula”. Estas moléculas cumplen con tareas fundamentales como la formación de tejidos y la regulación de reacciones químicas. Sin embargo, para realizar estas funciones, deben adoptar formas tridimensionales específicas. Esta estructura está determinada por la secuencia de aminoácidos que la componen, los bloques fundamentales de las proteínas.
“La relación entre esta secuencia y la forma final que adopta la proteína ha sido un enigma durante décadas. Predecir cómo una proteína se pliega a partir de su secuencia de aminoácidos es un desafío biológico y computacional que ha mantenido ocupados a los investigadores durante más de 50 años. A pesar de muchos avances, no se lograba encontrar una solución universal y precisa. Esto cambió radicalmente con la llegada de AlphaFold, un sistema de inteligencia artificial desarrollado por DeepMind, que logró predecir con asombrosa precisión la estructura de las proteínas basándose únicamente en su secuencia de aminoácidos”, detalló el experto en bioinformática.
Antes de AlphaFold, obtener la estructura de una proteína era un proceso largo y complejo, que requería años de trabajo con técnicas como la cristalografía de rayos X. “Lo que antes tomaba años, ahora se puede predecir en cuestión de minutos”, destacó Turjanski.
David Baker y el diseño de proteínas desde cero
Si bien AlphaFold revolucionó la predicción de estructuras de proteínas ya existentes, el trabajo de David Baker fue más allá, centrado en diseñar proteínas completamente nuevas. “Baker ha demostrado que es posible construir proteínas de cero, con funciones predeterminadas”, consideró Turjanski.
Este avance permite diseñar proteínas a medida para realizar funciones específicas que no existen en la naturaleza. “Podemos diseñar enzimas con funciones completamente nuevas, capaces de realizar tareas antes imposibles, como descomponer plásticos o producir biocombustibles de manera eficiente”, mostrando el potencial de estos descubrimientos en biotecnología.
Las aplicaciones de estos avances no solo transforman la investigación biológica, sino que también tienen un impacto profundo en medicina y sostenibilidad. Según Turjanski, “gracias a esta tecnología, se pueden diseñar nuevas vacunas, crear antídotos específicos para venenos o toxinas, o desarrollar proteínas que mitiguen el cambio climático”.
Las posibilidades de este avance van desde el diseño de medicamentos más efectivos hasta la creación de proteínas que puedan capturar gases de efecto invernadero o mejorar la eficiencia en la producción de biocombustibles, aportando soluciones clave para los problemas ambientales actuales.
Para Turjanski, el impacto de AlphaFold y el diseño de proteínas no tiene precedentes: “Estamos descifrando el código de la vida a un nivel tan profundo que no solo comprendemos cómo funcionan las proteínas, sino que ahora podemos diseñarlas desde cero para que realicen funciones nuevas y útiles”.
Estos avances, impulsados por la inteligencia artificial, están creando una “revolución biotecnológica” que promete cambiar la ciencia y la tecnología en áreas como la medicina, la biotecnología y la sostenibilidad ambiental.
“Todo esto es solo el comienzo”, concluyó Turjanski y subrayó a Infobae que la capacidad de diseñar proteínas a medida no solo ofrece soluciones inmediatas, sino que abre un futuro lleno de posibilidades para enfrentar los desafíos globales.
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