Medicamentos hechos en meses y no en años: la predicción de Demis Hassabis, CEO de Google DeepMind y Nobel de Química

“Podremos reducir el proceso de descubrimiento de nuevos medicamentos de varios años a, quizá, solo unos meses”, pronosticó Demis Hassabis, director ejecutivo de Google DeepMind, al describir el impacto que, a su juicio, tendrá la inteligencia artificial en la investigación médica y científica.

Hassabis es un científico de la computación y neurocientífico británico, cofundador y CEO de Google DeepMind. En 2024 fue galardonado con el Premio Nobel de Química por avances en el diseño computacional de proteínas y la predicción de su estructura mediante inteligencia artificial.

Es un referente en el conocimiento de la evolución de la IA y un optimista de la colaboración internacional para mantener esta tecnología controlada.

En una charla de Ted Talks, Hassabis sostuvo que la IA, a través de AlphaFold, puede acelerar enormemente los avances científicos y médicos. En ese contexto, afirmó que estas herramientas permitirían comprender mejor las enfermedades y, con ello, acelerar el desarrollo de nuevos medicamentos, reduciendo plazos que hoy suelen medirse en años.

Por qué Hassabis dice que la IA puede acortar el desarrollo de fármacos

El ejecutivo explicó que uno de los grandes desafíos de la biología fue durante décadas el llamado “problema del plegamiento de proteínas”.

“Hay un asunto con la inteligencia artificial que se llama el ‘problema del plegamiento de proteínas’ y es una especie de gran desafío de la biología que llevaba unos 50 años sin resolverse”, indicó.

Hassabis detalló que, “con muchísimo esfuerzo”, durante más de 40 años los biólogos experimentales reconstruyeron unas 150.000 estructuras de proteínas con técnicas “muy complejas”, como la cristalografía de rayos X y otros métodos.

En paralelo, subrayó la escala del reto: “La regla general es que hace falta un estudiante de doctorado durante todo su doctorado, es decir, cuatro o cinco años, para descubrir una sola estructura”.

Según su explicación, el volumen total de proteínas conocidas hace inviable el abordaje tradicional: “Pero se conocen 200 millones de proteínas en la naturaleza, así que hacerlo de esa manera llevaría una eternidad”.

Qué es AlphaFold

AlphaFold es un sistema de inteligencia artificial desarrollado por Google DeepMind que predice con alta precisión la estructura tridimensional de las proteínas a partir de su secuencia de aminoácidos, lo que permitió resolver un enigma científico de más de 50 años.

Hassabis aseguró que, con AlphaFold, lograron “plegar en un solo año esos 200 millones de proteínas conocidas por la ciencia”, con una precisión “equivalente al grosor de un átomo”.

En ese punto vinculó dicho avance con aplicaciones concretas: “Eso supone haber ahorrado el equivalente a mil millones de años de trabajo de doctorado” y, a partir de esa base, insistió en su pronóstico sobre el potencial para acelerar el diseño de medicamentos y el estudio de enfermedades.

Bill Gates celebra hito de salud en Suramérica

Surinam, el país más pequeño de Sudamérica, fue reconocido como territorio libre de malaria, un logro que Bill Gates subrayó al señalar que se trató del primer país de la región amazónica en erradicar por completo esta enfermedad transmitida por mosquitos.

Según Gates, el resultado se explicó por una estrategia combinada que integró prevención, diagnóstico temprano y tratamiento inmediato, con equipos sanitarios desplegados incluso en las zonas más aisladas del país.

En su relato, la prevención se apoyó en la fumigación de interiores y en la distribución de mosquiteros impregnados con insecticida.

A la par, se reforzó la detección temprana mediante pruebas rápidas y se aceleró la atención con trabajadores comunitarios de salud, que también llegaron a las áreas más remotas.

De acuerdo con esa descripción, el objetivo fue interrumpir la cadena de transmisión con acciones simultáneas: disminuir la exposición a las picaduras, detectar los casos con rapidez y tratar de forma urgente para evitar nuevos contagios.