Por segunda vez, la inteligencia artificial (IA) le ha dado un Premio Nobel al avance científico. Esta vez, el Premio Nobel de Química 2024 fue para John Jumper y Demis Hassabis de Google DeepMind en Londres y para David Baker de la Universidad de Washington en Seattle.
El premio se lo llevaron los desarrolladores de DeepMind gracias a una herramienta de IA llamada AlphaFold, la cual puede predecir las estructuras de la proteína.
Mientras que, David Baker, ganó el premio por su trabajo en el diseño computacional de proteínas, que se ha visto reforzado por la IA en los últimos años.
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Ellos se unen a John J. Hopfield y Geoffrey E. Hinton, Premio Nobel de Física 2024 quienes crearon los “cerebros artificiales” potenciados con inteligencia artificial.
AlphaFold fue galardonado con el Premio Nobel de Química 2024 gracias a que se logró descifrar el enigma de las estructuras de las proteínas.
Con solo un botón, los investigadores han puesto ha disposición de los investigadores estructuras proteínicas para realizar una gran diversidad de experiementos.
“Desde hace tiempo que soñamos con aprender a predecir la estructura tridimensional de las proteínas a partir de sus secuencias de aminoácidos... Durante varias décadas, esto se consideró imposible", señaló Heiner Linke, presidente del comité del Nobel.
En 2018, DeepMind estrenó AlphaFold. Hassabis, cofundador y director ejecutivo de DeepMind y Jumper, jefe de equipo de AlphaFold lideraron el desarrollo de este proyecto para lograr predecir las estructuras de las proteínas.
“La red neuronal incorpora estructuras similares de bases de datos de cientos de miles de estructuras resultas experimentalmente y millones de secuencias de proteínas relacionadas, que contienen información sobre sus formas", explica la revista Nature.
Por el momento, AlphaFold ya va en su tercera versión, la cual ya puede modelar otras moléculas que interactúan con proteínas, tales como los fármacos.
David Baker de la Universidad de Washington en Seattle desarrolló herramientas de software para modelar estructuras de proteínas, usando el principio Rosetta.
Con esta herramienta, se puede predecir la estructura de las proteínas, diseñar nuevas proteínas, enzimas y nanopartículas proteicas autoensablables.
COn Baker, trabaja Minkyung Baek, un químico computacional que ahora se encuentra en la Universidad Nacional de Seúl, Corea del Sur.
Sus versiones de Rosseta, funcionaron tan bien como las de AlphaFold. Y ahora, su trabajo está centrado en la aplicación del aprendizaje automático par crear nuevas proteínas que anteriormente no han sido vistas por la naturaleza.
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