Quiénes son David Baker, Demis Hassabis y John Jumper, los ganadores del Premio Nóbel de Química 2024

La revolución de las proteínas, esas moléculas sin las cuales es difícil imaginar la vida, fueron las ganadoras del Premio Nobel de Química 2024 anunciado esta mañana en Estocolmo. La decisión de la Real Academia Sueca fue darle la mitad del premio a David Baker (de la Universidad de Washington) y la otra mitad de manera compartida fue para el británico Demis Hassabis y el norteamericano John Jumper. Mientras Baker tuvo éxito a la hora de diseñar nuevos tipos de proteínas, el dúo Hassabis-Jumper se las ingenió para sustentar Alfaphold, el desarrollo de inteligencia artificial que ha podido determinar la estructura de 200 millones de proteínas y contando.

Las aplicaciones de estos descubrimientos recién empiezan verse, pero van desde el desarrollo de nuevos fármacos a nuevas enzimas para degradar plásticos, pasando por la estructura del hielo y hasta las formas de la evolución humana, entre muchísimas otras. Toda una revolución a la que las empresas y los investigadores buscan adaptarse para no perder la carrera.

“Me paré sobre hombros de gigantes”, dijo Baker durante la conferencia de prensa del anuncio, bien temprano en la mañana argentina, en una frase de apariencia modesta, pero que ya había sido usada por nada menos que Isaac Newton tras proponer sus principios físicos.

Lo cierto es que las proteínas tienen funciones centrales en numerosos procesos cotidianos y saber cómo son, cómo pueden ser y qué funciones pueden tener cambia las ecuaciones de la ciencia básica tanto como de las aplicaciones tecnológicas. Baker en entrevistas previas había dicho que trabajaba en “en el diseño de medicamentos que estimulan al sistema inmunitario para combatir el cáncer y otros que se dirigen específicamente a las células tumorales; en un fármaco que ya tenemos bastante avanzado es un espray nasal para el que hemos diseñado una proteína que bloquea al coronavirus y que pronto empezará a ensayarse en humanos”.

Y también para otros virus respiratorios como la gripe, y otras áreas como “la descomposición de moléculas tóxicas en el medio ambiente, nuevas rutas químicas más ecológicas y formas de conectar la electrónica y la biología”. Es una modificación en las reglas del juego para muchos y eso es lo que advirtieron los miembros del comité sueco a la hora de decidir el galardón.

Este Nobel de Química deja también otras dos curiosidades al menos: ambos trabajos fueron enteramente desarrollados durante el siglo XXI. Baker publicó su trabajo central en 2003 y es el creador del programa RoseTTAFold, con el que reveló la estructura en 3D que adopta una cadena de aminoácidos cuando se pliega y emerge una proteína funcional; en tanto que el trabajo de Alfaphold –una compañía que pertenece a Alphabet/Google– es tan nuevo que apenas tiene cuatro años. Según dijera el propio Baker alguna vez, la diferencia entre ambos desarrollos es que mientras el de él busca “inventar” proteínas, el de sus colegas lo que hace es predecir la estructura que podría hallarse en la naturaleza (algo que sin la IA demandaría miles de años porque se trata de combinaciones astronómicas).

Pocas veces la academia sueca reconoce investigaciones con tan poco recorrido, pero el éxito y las aplicaciones que ya existen de estos trabajos justifican la decisión. Por otro lado, se vuelve a poner el acento en avances de la Inteligencia Artificial, tal como hicieran ayer con el Nobel de Física. “Poder predecir la estructura de las proteínas era el Santo Grial de la bioinformática”, dijo a LA NACION Gonzalo Parra, investigador argentino del Barcelona Supercomputing Center, un ente público privado de ciencia, para quien el premio es una fiesta porque reivindica un área un poco subestimada.

“Lo esperamos desde hace un tiempo, desde que Alfaphold consiguió superar el histórico de predicción; queríamos que quede claro que la bioinformática no es una ciencia subordinada que asiste a los experimentos de otras áreas”, dijo.

“Baker generó muchos métodos para predecir estas estructuras y tuvo éxitos relativos para proteínas pequeñas en principio, pero sentó las bases”, siguió Parra. “Luego DeepMind de Google entrenó un monstruo de machine learning a partir de datos publicados en bases, que nutrieron a Alfaphold 2″.

Era el Santo Grial porque virtualmente a partir de ahí se puede hacer todo: “La información genética que está en el ADN se transcribe al ARN y eso es un mensaje que se traduce a un polímero lineal, que es una proteína que es la que actúa, y faltaba entender cómo era su función. Y para eso es vital conocer su estructura”.

La estructura sirve para saber qué forma se puede usar para inhibir su función o activarla. Si por ejemplo se puede saber la estructura de un virus se pueden hacer antivirales. Otro asunto relacionado es quién se apropia de estas estructuras predichas por una IA en particular, pero a partir de datos generados por otros, por eso la presión para que el desarrollo sea de código abierto, lo que se consiguió con Alfaphold 2, pero está en discusión para nuevas versiones del programa.

“Es algo que cambia el mundo”, dijo por su parte Adrián Turjanski, también bioinformático, profesor en la UBA e investigador del Conicet, respecto del avance logrado.

“Se está empezando a pedirle a las IA que diseñen lo que uno tiene ganas: se aceleran muchísimos procesos para conseguir remedios, por ejemplo, para obtener antídotos de una víbora directamente diseñado sin necesidad del tedio del ensayo y error, conseguir la víbora, sacar el veneno, purificar la proteína, ver cómo funcionaba. Cambia todo en salud, es increíble. Y casi que cualquier cosa de la biotecnología. Vamos en camino de rediseñar seres vivos complejos, ahora se hace de a uno, pero se puede hacer un organismo que genere estos genes y otros para determinados fines”.

Turjanski cree que la revolución es tan grande que hasta se podría pensar en soluciones al cambio climático a través de ingenios basados en estas enzimas que puedan sacar de la atmósfera el dióxido de carbono que genera el desbalance de temperaturas, o “incluso generar nitrógeno, algo que no es trivial, o degradar más rápido la celulosa, toda la biotecnología”, dijo, aunque reconoce que el foco por ahora está en nuevas vacunas, nuevas terapias, vacunas de diseño y anticuerpos contra el cáncer.

“Es un quiebre total, que obligó a muchos químicos y bioinformáticos a tirar a la basura lo que venían haciendo y tener que usar esta herramienta. Es un momento donde muchos no saben qué hacer y están todas las empresas viendo cómo se puede aprovechar el impulso. Se mueve mucho dinero, diría del orden de los cientos de miles de millones de dólares, por eso también la presión para que el desarrollo sea de código abierto y no se caiga en monopolios”, concluyó.

Por Martín De Ambrosio

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