Nobel de Qu¨ªmica 2024 a David Baker, Demis Hassabis y John Jumper por revelar los secretos de las prote¨ªnas con IA y computaci¨®n

La Real Academia de las Ciencias de Suecia ha otorgado este mi¨¦rcoles el Premio Nobel de Qu¨ªmica 2024, con una mitad a David Baker por ¡°el dise?o de prote¨ªnas con computaci¨®n¡± y la otra mitad conjuntamente a Demis Hassabis y John Jumper por ¡°la predicci¨®n de la estructura de las prote¨ªnas mediante el uso de inteligencia artificial¡±. El comit¨¦ que ha otorgado el galard¨®n ha destacado las potenciales aplicaciones de sus logros cient¨ªficos en numerosos procesos en los que est¨¢n implicadas las prote¨ªnas, desde el desarrollo m¨¢s r¨¢pido de vacunas al descubrimiento de nuevos nanomateriales, pasando por el dise?o de f¨¢rmacos dirigidos para tratar el c¨¢ncer o la evoluci¨®n hacia una industria qu¨ªmica m¨¢s verde. Para dar una idea del nuevo universo que abren a la ciencia los avances de Baker, Hassabis y Jumper, el presidente del comit¨¦, Heiner Linke, se?al¨® que ¡°si quer¨ªamos entender c¨®mo funcionan las prote¨ªnas, primero hab¨ªa que saber qu¨¦ aspecto tienen¡± e incidi¨® en los grandes beneficios para la humanidad que traer¨¢ ese conocimiento.

El brit¨¢nico Demis Hassabis (Londres, 1976) y el estadounidense John Jumper (Little Rock, 1985) han utilizado con ¨¦xito la inteligencia artificial acelerar una carrera cient¨ªfica que llevaba medio siglo abierta, desde la empresa Google Deepmind de la que Hassabis es el consejero delegado. Con su modelo de inteligencia artificial AlphaFold2, presentado en 2020, han logrado predecir la estructura tridimensional de casi todas las prote¨ªnas identificadas hasta la fecha ¡ªunos 200 millones¡ª, partiendo ¨²nicamente de la secuencia de amino¨¢cidos que forma su cadena. Estas largu¨ªsimas cadenas se pliegan en formas tremendamente complejas, que determinan la funci¨®n y actividad biol¨®gica de las prote¨ªnas, y predecir esas estructuras era un reto pendiente de la ciencia desde los a?os 1970.

El estadounidense David Baker (Seattle, 1962) ha aprendido a dominar los denominados bloques de construcci¨®n de la vida ¡ªlos 20 amino¨¢cidos¡ª y a crear prote¨ªnas completamente nuevas que no exist¨ªan en la naturaleza. Lo logr¨® por primera vez en 2003 y, desde entonces, la imaginativa cocina de su grupo de investigaci¨®n en el departamento de bioqu¨ªmica de la Universidad de Washington ha dise?ado prote¨ªnas a la carta, para usarlas como medicamentos, como nuevas vacunas ¡ªcon ¨¦xito ya en modelos animales¡ª o como diminutos sensores ¡ªque permiten, por ejemplo, detectar la presencia de la droga fentanilo en el ambiente. Tras ser felicitado por el comit¨¦ de los Nobel que le ha otorgado el premio, Baker declar¨® sentirse muy ¡°emocionado y honrado¡± y agradeci¨® a los investigadores que le precedieron y acompa?aron en su campo, citando la cl¨¢sica frase que escribi¨® en 1675 Isaac Newton: ¡°Si he visto m¨¢s lejos, ha sido subi¨¦ndome a hombros de gigantes¡±.

Para su descubrimiento, Baker desarroll¨® en su d¨ªa una herramienta de computaci¨®n llamada Rosetta, y hoy ha agradecido las contribuciones de los galardonados ayer con el Nobel de F¨ªsica ¡ªpor sus desarrollos para el aprendizaje autom¨¢tico con redes neuronales¡ª como fundamentales para hacer realidad la predicci¨®n de la estructura de prote¨ªnas con IA, por la que Hassabis y Jumper se han llevado la otra mitad del Nobel de Qu¨ªmica. Los tres nuevos nobeles de Qu¨ªmica compartieron tambi¨¦n en 2023 el premio Fronteras del Conocimiento, que otorga la Fundaci¨®n BBVA, en la categor¨ªa de Biolog¨ªa y Biomedicina. Demis Hassabis y Geoffrey Hinton ¡ªnuevo Nobel de F¨ªsica¡ª fueron tambi¨¦n dos de los cuatro galardonados en 2022 con el premio Princesa de Asturias de Investigaci¨®n Cient¨ªfica, ¡°por sus desarrollos de redes neuronales fundamentales en todos los campos de la ciencia y la tecnolog¨ªa¡±.

La primera IA que revoluciona la ciencia: beneficios y riesgos

En una conferencia de prensa ofrecida por Google DeepMind, tanto Demis Hassabis como John Jumper expresaron su ¡°incre¨ªble emoci¨®n y honor¡± porque la Academia Sueca haya reconocido las investigaciones a las que han dedicado su carrera cient¨ªfica. ¡°La tarea de mi vida ha sido buscar aplicaciones de la inteligencia artificial que mejoren la vida de las personas y, en concreto, que aceleren los descubrimientos cient¨ªficos¡±, declar¨® Hassabis, recordando c¨®mo su inter¨¦s de ni?o en el ajedrez y los ordenadores le llev¨® a desarrollar AlphaGo, una IA que derrot¨® en 2016 al campe¨®n del mundo de go, un juego de tablero cuya complejidad de movimientos posibles supera a la del ajedrez.

AlphaGo fue el primer gran ¨¦xito de la compa?¨ªa DeepMind, cofundada por Hassabis en 2010 y adquirida por Google en 2014, y sent¨® las bases de AlphaFold, la primera herramienta de inteligencia artificial que ha revolucionado la investigaci¨®n cient¨ªfica. Hassabis hizo una reflexi¨®n general sobre la IA, horas despu¨¦s de conocer que hab¨ªa recibido el Nobel de Qu¨ªmica por la aplicaci¨®n de esa tecnolog¨ªa al estudio de las prote¨ªnas: ¡°La inteligencia artificial es quiz¨¢s la tecnolog¨ªa m¨¢s poderosa que ha tenido la humanidad. Va a afectar a todos los ¨¢mbitos de nuestra vida y, con respecto a su uso, me defino como optimista cauto: tiene un enorme potencial para aplicaciones beneficiosas, pero tambi¨¦n podr¨¢ usarse para hacer da?o. Esto nos puede crear problemas sin precedentes y necesitaremos afrontar los riesgos de la IA¡±, afirm¨® el cient¨ªfico computacional, quien aprovech¨® la ocasi¨®n para pedir cooperaci¨®n internacional para estar preparados para el reto que supondr¨¢ ¡°la siguiente generaci¨®n de herramientas de IA, que llegar¨¢ en 10 a?os o as¨ª: tendr¨¢n m¨¢s riesgos y habr¨¢ que estar m¨¢s preparados. Vamos en la direcci¨®n correcta con las cautelas actuales, pero tenemos que ir m¨¢s r¨¢pido¡±.

En la misma comparecencia, el tambi¨¦n premiado John Jumper destac¨® que el secreto de que AlphaFold haya resuelto el problema de la estructura de las prote¨ªnas es que ¡°la inteligencia artificial es incre¨ªblemente buena desentra?ando patrones que las personas no podemos ver. Pero eso no se consigue ¡®con solo darle al bot¨®n de la IA¡¯. El desarrollo de AlphaFold ha sido un proceso iterativo muy complejo, desarrollado durante a?os por un grand¨ªsimo equipo y el premio reconoce el potencial de la biolog¨ªa computacional¡±. Para Jumper, la clave es que estas herramientas nos ayudar¨¢n a entender mejor las enfermedades y, sobre todo, a hacerlo mucho m¨¢s r¨¢pido. Su colega Hassabis reconoci¨® que, en esta nueva era cient¨ªfica que se abre, ¡°tendremos que ser cautos: seguir usando los procedimientos cient¨ªficos adecuados y, adem¨¢s, asegurarnos que entendemos estos sistemas y que podemos controlarlos¡±.

Limitaciones y transparencia de doble filo

Jos¨¦ Antonio M¨¢rquez, investigador del Laboratorio Europeo de Biolog¨ªa Molecular (EMBL), ha manifiestado su satisfacci¨®n por ¡°un premio Nobel muy merecido y que se ha otorgado muy poco tiempo despu¨¦s de que se lograran los avances ahora reconocidos¡±. Pero para M¨¢rquez, que trabaja dilucidando estructuras de prote¨ªnas del sincrotr¨®n del EMBL en Grenoble (Francia), esta rapidez no ha sido ninguna sorpresa. ¡°Este premio era algo que esper¨¢bamos, porque la comunidad cient¨ªfica ha absorbido en muy poco tiempo esos avances. Todos los laboratorios aplican ahora esa metodolog¨ªa por defecto: gracias a AlphaFold, conocer la estructura m¨¢s probable de una prote¨ªna lleva segundos o minutos, mientras que antes eran meses o a?os de trabajo experimental¡±, explica este cient¨ªfico, quien aclara que para que esto sea posible ha sido fundamental el acceso abierto a los modelos de prote¨ªnas y al c¨®digo del software usado tanto por David Baker como por Demis Hassabis y John Jumper.

Esta transparencia con la comunidad cient¨ªfica fue la se?a de las dos primeras versiones de AlphaFold, que llev¨® en solo dos a?os consiguieron predecir la estructura de 200 millones de prote¨ªnas; cuando en los 60 a?os anteriores solo se hab¨ªa determinado la forma en 3D de unas 200.000 prote¨ªnas. Sin embargo, AlphaFold3 ha generado una cierta controversia porque su acceso gratuito es limitado para los investigadores y su c¨®digo no est¨¢ disponible. La gran novedad de la tercera versi¨®n de esta IA es que ahora permite predecir tambi¨¦n las interacciones entre las prote¨ªnas y el resto de mol¨¦culas esenciales de la vida. Esto permitir¨¢ acelerar el desarrollo de nuevos medicamentos, pero ya no es algo que est¨¢ a libre disposici¨®n de la comunidad cient¨ªfica.

Para Alfonso Valencia, director de Ciencias de la Vida en el Centro Nacional de Supercomputaci¨®n de Barcelona (BSC) el Nobel de Qu¨ªmica 2024 ¡°reconoce lo que se ha convertido en el avance m¨¢s significativo de la inteligencia artificial. Los m¨¦todos implementados por Demis Hassabis y John Jumper para la predicci¨®n de la estructura de prote¨ªnas a partir de su secuencia se han convertido en un recurso imprescindible en biotecnolog¨ªa y biomedicina¡±. Valencia ha explicado, en declaraciones a SMC Espa?a, que una diferencia fundamental entre AlphaFold y otras populares herramientas de IA, como por ejemplo ChatGTP y sus respuestas no demasiado fiables, ¡°es que estas predicciones de estructura [de las prote¨ªnas] vienen acompa?adas de un ¨ªndice de confianza en la calidad del resultado¡±.

M¨¢rquez recuerda que, ¡°a pesar del alto grado de fiabilidad de AlphaFold al predecir la estructura del 80% de prote¨ªnas, hay algunos tipos de ellas con las que es mucho menos fiable¡±. Adem¨¢s, este investigador recuerda otra limitaci¨®n fundamental de estas herramientas de IA que usan redes neuronales: ¡°Son muy h¨¢biles encontrando patrones, pero no nos explican c¨®mo lo hacen. As¨ª que para nosotros es un avance brutal tener predicciones fiables de las estructuras, y tan r¨¢pido, pero seguimos sin entender por qu¨¦ las prote¨ªnas se pliegan de esa manera y no de otra¡±.

El galard¨®n est¨¢ dotado con 11 millones de coronas suecas, unos 950.000 euros. Tras los galardones de Medicina y de F¨ªsica, conocidos el lunes y el martes, con el de Qu¨ªmica contin¨²a la ronda de anuncios, que culminar¨¢ el jueves con el de Literatura y el viernes con el de la Paz. En 2023, los premiados fueron el franc¨¦s Moungi Bawendi, el estadounidense Louis E. Brus y el ruso Alexei Ekimov, por el descubrimiento de los puntos cu¨¢nticos.

Desde 1901, el Premio Nobel de Qu¨ªmica se ha otorgado 116 veces y ha quedado desierto en ocho ocasiones ¡ªla ¨²ltima, en 1942¡ª. Como este premio puede ser compartido cada a?o entre hasta tres laureados, un total de 195 personas lo han recibido. Solo ocho de ellas son mujeres: la primera fue Marie Curie, en 1911; y la ¨²ltima, Carolyn Bertozzi, en 2022. Y ¨²nicamente han ganado dos veces el Nobel de Qu¨ªmica los cient¨ªficos Frederick Sanger (en 1958 y 1980) y Barry Sharpless (en 2001 y 2022).