{"id":210320,"date":"2024-10-09T09:50:36","date_gmt":"2024-10-09T13:50:36","guid":{"rendered":"https:\/\/www.noticel.com\/mundo\/vida\/20241009\/nobel-de-quimica-por-revelar-codigos-de-proteinas-mediante-inteligencia-artificial\/"},"modified":"2025-07-11T11:30:26","modified_gmt":"2025-07-11T11:30:26","slug":"nobel-de-quimica-por-revelar-codigos-de-proteinas-mediante-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/noticel.com\/en\/noticias\/mundo\/20241009\/nobel-de-quimica-por-revelar-codigos-de-proteinas-mediante-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Nobel de Qu\u00edmica por revelar c\u00f3digos de prote\u00ednas mediante inteligencia artificial"},"content":{"rendered":"

Sus hallazgos permiten una mejor comprensi\u00f3n de las funciones vitales humanas, entre ellas el porqu\u00e9 de algunas enfermedades y la forma en que ocurre la resistencia antibi\u00f3tica.<\/h3>\n

Copenhague (EFE).- El Nobel de Qu\u00edmica ha premiado este mi\u00e9rcoles a los estadounidenses David Baker y John M. Jumper y al brit\u00e1nico Demis Hassabis por descifrar el c\u00f3digo de las estructuras de las prote\u00ednas a trav\u00e9s del uso de la computaci\u00f3n y la inteligencia artificial (IA).<\/p>\n

Hassabis y Jumper utilizaron la IA para predecir la estructura de casi todas las prote\u00edna conocidas; Baker desarroll\u00f3 m\u00e9todos computarizados para crear prote\u00ednas que no exist\u00edan previamente y, en muchos casos, con nuevas funciones, se\u00f1al\u00f3 en su motivaci\u00f3n la Real Academia de las Ciencias sueca.<\/p>\n

Sus hallazgos permiten una mejor comprensi\u00f3n de las funciones vitales humanas, entre ellas el porqu\u00e9 de algunas enfermedades y la forma en que ocurre la resistencia antibi\u00f3tica; as\u00ed como la creaci\u00f3n de nuevos nanomateriales, minisensores y una industria qu\u00edmica menos contaminante, adem\u00e1s de acelerar el desarrollo de vacunas.<\/p>\n

Las prote\u00ednas son las mol\u00e9culas que hacen posible la vida; los ladrillos que forman los huesos, la piel; los motores que impulsan nuestros m\u00fasculos; las m\u00e1quinas que leen, copian y reparan el ADN; las que mantienen nuestras neuronas y nuestro cerebro listos, anticuerpos que permiten nuestra respuesta inmunitaria.<\/p>\n

As\u00ed lo resumi\u00f3 Johan Aqvist, de la Academia Sueca de Ciencia, para explicar el premio y agreg\u00f3 que \u201dpara entender c\u00f3mo funciona la vida, primero tenemos que comprender la forma de las prote\u00ednas\u00bb.<\/p>\n

El experto indic\u00f3 que el premio de este a\u00f1o \u201cha abierto un mundo completamente nuevo de estructuras de prote\u00ednas: Unas que se sab\u00eda que exist\u00edan, pero no c\u00f3mo eran, y otras que se dise\u00f1an desde cero, que no existen en la naturaleza, pero \u201cque pueden hacer todo tipo de cosas maravillosas\u201d.<\/p>\n

Baker, que intervino por tel\u00e9fono durante la rueda de prensa, se dijo \u201cprofundamente honrado\u201d por el galard\u00f3n y entusiasmado por \u201ctodas las formas en que el dise\u00f1o de prote\u00ednas puede hacer del mundo un lugar mejor\u201d, por ejemplo en el \u00e1mbito de la salud o la medicina.<\/p>\n

La Real Academia recuerda que no se pudo empezar a explorar en detalle las prote\u00ednas hasta la d\u00e9cada de 1950, con la aparici\u00f3n de la cristalograf\u00eda con rayos X, una herramienta que permiti\u00f3 producir im\u00e1genes de unas 200,000 prote\u00ednas distintas a lo largo de los a\u00f1os.<\/p>\n

Hallazgos posteriores revelaron que la estructura tridimensional de las prote\u00ednas est\u00e1 determinada por la secuencia de amino\u00e1cidos en ellas, por lo que si se conociese \u00e9sta, se podr\u00eda predecir aqu\u00e9lla, lo que se convirti\u00f3 en uno de los grandes retos de la bioqu\u00edmica.<\/p>\n

En 1994 se puso en marcha la Evaluaci\u00f3n Cr\u00edtica de las T\u00e9cnicas para la Predicci\u00f3n Estructural Proteica (CASP, por sus siglas en ingl\u00e9s), un experimento mundial bienal comunitario para lograr predecir la estructura de las prote\u00ednas, que sin embargo apenas registr\u00f3 avances durante m\u00e1s de dos d\u00e9cadas.<\/p>\n

Un pionero en el uso de la inteligencia artificial<\/strong><\/p>\n

Demis Hassabis, un experto en neurociencia, cofund\u00f3 en 2010 DeepMind, una compa\u00f1\u00eda dedicada al desarrollo de modelos de IA para juegos de mesa y que fue vendida al gigante tecnol\u00f3gico Google cuatro a\u00f1os m\u00e1s tarde.<\/p>\n

En 2018 Hassabis inscribi\u00f3 a su firma en el CASP, logrando con su modelo de IA AlphaFold un 60% de predicciones correctas, superior al 40% m\u00e1ximo registrado como m\u00e1ximo por otros cient\u00edficos en a\u00f1os anteriores, pero todav\u00eda insuficiente.<\/p>

\"\"<\/a><\/div>\n

La entrada de John Jumper, un experto en prote\u00ednas, en el equipo de Hassabis y el uso de transformadores, redes neuronales artificiales reci\u00e9n descubiertas, les permiti\u00f3 dos a\u00f1os despu\u00e9s dar un salto cualitativo con AlphaFold2, cuyos resultados eran tan buenos como los de la cristalograf\u00eda pero mucho m\u00e1s r\u00e1pidos: lo que antes tardaba a\u00f1os, ahora se puede lograr en pocos minutos.<\/p>\n

Google DeepMind ha compartido p\u00fablicamente el c\u00f3digo para AlphaFold2, que ha sido usado hasta hora por m\u00e1s de dos millones de personas de 190 pa\u00edses.<\/p>\n

Un software para predecir estructuras de prote\u00ednas<\/strong><\/p>\n

David Baker comenz\u00f3 a explorar las estructuras de las prote\u00ednas en la d\u00e9cada de 1990 y desarroll\u00f3 un software que pod\u00eda predecirlas, bautizado como Rosetta.<\/p>\n

Despu\u00e9s de obtener un \u00e9xito importante en el CASP de 1998, con mejores resultados que la mayor\u00eda, se le ocurri\u00f3 usar el software a la inversa: en vez de introducir secuencias de amino\u00e1cidos en Rosetta y sacar de ah\u00ed las estructuras, podr\u00eda lograr propuestas de secuencias a partir de una estructura deseada y crear prote\u00ednas completamente nuevas.<\/p>\n

Fue as\u00ed como pudo construir su primera prote\u00edna, llamada Top7 y distinta a cualquier otra ya existente, el primer caso de lo que el Comit\u00e9 Nobel considera un \u00abextraordinario desarrollo\u00bb.<\/p>\n

A\u00f1os m\u00e1s tarde se dio cuenta del potencial de los modelos de IA basados en transformadores, a\u00f1adiendo uno a Rosetta, lo que facilit\u00f3 la creaci\u00f3n de m\u00e1s y m\u00e1s nuevas prote\u00ednas.<\/p>\n

David Baker (Seattle, 1962) se doctor\u00f3 en la Universidad de California en 1989 y ejerce la docencia actualmente en la de Washington.<\/p>\n

Hassabis (Londres, 1976) estudi\u00f3 en el University College London y es director ejecutivo de Google DeepMind, donde tambi\u00e9n trabaja John M. Jumper (Little Rock, 1985), que estudi\u00f3 en la Universidad de Chicago.<\/p>\n

Baker se lleva la mitad de lo dotaci\u00f3n del premio, que este a\u00f1o asciende a 11 millones de coronas suecas (968,000 euros, 1.1 millones de d\u00f3lares); Hassabis y Jumper se dividir\u00e1n la otra mitad.<\/p>\n

Los tres suceden en el palmar\u00e9s del Nobel de Qu\u00edmica al franc\u00e9s Moungi Bawendi, el estadounidense Louis Brus y el ruso Alexei Ekimov, distinguidos el a\u00f1o pasado por el hallazgo y desarrollo de los puntos cu\u00e1nticos, que han revolucionado la nanotecnolog\u00eda.<\/p>\n

La ronda de ganadores de los Nobel continuar\u00e1 ma\u00f1ana con el de Literatura y seguir\u00e1 en los d\u00edas siguientes con los de la Paz y Econom\u00eda.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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