Daniel Silva, el mexicano junto al Nobel de Qu¨ªmica: ¡°Estamos al principio de una revoluci¨®n¡±

El Nobel de Qu¨ªmica de 2024 ha sido para tres investigadores que revelaron el secreto detr¨¢s de las prote¨ªnas, claves para entender c¨®mo funciona la vida. Una mitad fue para Demis Hassabis y John Humper, dos cient¨ªficos que desarrollaron un modelo de inteligencia artificial financiado por Google, que permite predecir las estructuras complejas de las prote¨ªnas, un misterio que no hab¨ªa sido resuelto en m¨¢s de 50 a?os. La otra mitad fue para David Baker, pionero en el dise?o de prote¨ªnas por computaci¨®n, una tarea que parec¨ªa pr¨¢cticamente imposible hace tan s¨®lo unos a?os.

Esa parte del galard¨®n tambi¨¦n llena de orgullo a M¨¦xico. El cient¨ªfico Daniel Silva (Ciudad de M¨¦xico, 44 a?os) ha colaborado con Baker durante m¨¢s de 10 a?os, primero en el laboratorio de la Universidad de Washington y ahora como cofundador y director de Monod Bio, una compa?¨ªa que promete transformar el futuro de la ciencia y la medicina. ¡°Lo que hacemos es transformar estos fant¨¢sticos conceptos cient¨ªficos en productos que cambien la vida de las personas¡±, afirma Silva en entrevista. La tecnolog¨ªa de Baker ya est¨¢ siendo aplicada para crear vacunas m¨¢s eficientes y seguras o medicamentos contra el dolor que no causen adicci¨®n, a pesar de que las mol¨¦culas que los componen no existen en la naturaleza. ¡°Estamos al principio de una revoluci¨®n¡±, explica el doctor en Bioqu¨ªmica.

Silva supo que quer¨ªa convertirse en cient¨ªfico despu¨¦s de leer un art¨ªculo en la revista Muy Interesante sobre el ADN. Entr¨® a la Universidad Nacional Aut¨®noma de M¨¦xico (UNAM) en 1999, en plena huelga, y a¨²n recuerda c¨®mo se saltaba la barda para estudiar en el Instituto de Investigaciones Biom¨¦dicas. Conoci¨® a Baker en una charla que dio hace 20 a?os en la UNAM, cuando todav¨ªa estudiaba la licenciatura.

Al ver su inter¨¦s, el Nobel de Qu¨ªmica le ense?¨® ese mismo d¨ªa a usar Rosetta, el software que hab¨ªa desarrollado, y pocos d¨ªas despu¨¦s, se lo encontr¨® por casualidad mientras estaba de vacaciones con su familia en Oaxaca. Ah¨ª mismo, Silva le pidi¨® una oportunidad. ¡°Despu¨¦s, me confes¨® que pensaba que lo hab¨ªa ido a perseguir durante sus vacaciones¡±, cuenta entre risas. Acab¨® trabajando con ¨¦l casi 10 a?os m¨¢s tarde, despu¨¦s de obtener su doctorado en M¨¦xico y tener una estancia posdoctoral en Hong Kong. ¡°Lo busqu¨¦ y le pregunt¨¦ si se acordaba de m¨ª¡±. As¨ª se integr¨® al equipo que recibi¨® el Nobel este a?o.

Pregunta. ?C¨®mo explicar¨ªa lo que significa este descubrimiento?

Respuesta. Primero hay que entender qu¨¦ es una prote¨ªna. El paradigma de la biolog¨ªa molecular parte de que tenemos ADN. El ADN guarda informaci¨®n en segmentos de secuencias codificantes llamados genes. Los genes se transforman dentro de las c¨¦lulas en prote¨ªnas. Aqu¨ª es donde las cosas se ponen s¨²per interesantes, porque las prote¨ªnas son, a su vez, secuencias de amino¨¢cidos y solo hay veinte.

Imag¨ªnate que te dijera que hay una tienda, donde lo ¨²nico que hay son veinte materiales distintos, como si fueran Legos. La idea es que dependiendo de en qu¨¦ orden los pones, cuando est¨¢n completos, se van a construir ellos mismos en algo que tiene una funci¨®n compleja. De pronto, se convierten en una bicicleta, pero si los pones en otro orden se vuelven una casa o un poste. Ahora imag¨ªnate esto a una escala microsc¨®pica, dentro de las prote¨ªnas.

Todas las funciones que tenemos dentro de nosotros, incluyendo los anticuerpos que nos defienden de las enfermedades, son prote¨ªnas. La naturaleza trabaja con prote¨ªnas, que han evolucionado en todas estas funciones. Pero nosotros tambi¨¦n tenemos la capacidad de sintetizar prote¨ªnas y otros tipos de c¨¦lulas. La pregunta es qu¨¦ pasar¨ªa si pudi¨¦ramos entender c¨®mo funcionan y dise?ar secuencias de prote¨ªnas que hagan cosas nuevas. David b¨¢sicamente invent¨® el campo en 2003, al demostrar por primera vez que era posible dise?ar una prote¨ªna en la computadora. Si logramos hacer esto de manera rutinaria, podr¨ªamos tener prote¨ªnas con fines terap¨¦uticos o diagn¨®sticos. La promesa es tremenda porque las prote¨ªnas pueden hacer b¨¢sicamente cualquier funci¨®n que te puedas imaginar.

P. Este problema era un misterio que dur¨® m¨¢s de 50 a?os, ?por qu¨¦ fue tan complicado descifrarlo?

R. Porque cuando se dieron cuenta de que solo hab¨ªa 20 amino¨¢cidos y de que las prote¨ªnas son de un tama?o finito, los cient¨ªficos pensaron que ten¨ªa que haber reglas que explicaran c¨®mo funciona y creyeron que iba a ser f¨¢cil. Pero r¨¢pidamente se dieron cuenta de que el n¨²mero de combinaciones era enorme, porque importa tambi¨¦n la rotaci¨®n de las mol¨¦culas, c¨®mo se pliegan y la orientaci¨®n que tienen.

La mayor¨ªa de las prote¨ªnas funcionales que existen est¨¢n formadas por 100 o m¨¢s amino¨¢cidos. Las combinaciones son tremendas y no se pueden calcular con los m¨¦todos normales de la F¨ªsica. Entonces, la gente empez¨® a utilizar lo que se conoce como m¨¦todos heur¨ªsticos, que son m¨¦todos computacionales de entrenamiento de m¨¢quinas, pero sin la parte de inteligencia artificial. Y hubo progresos, pero segu¨ªamos tratando de descubrir c¨®mo funcionan estas cosas y cu¨¢les eran las reglas para simplificar el modelado de c¨®mo se pliegan las prote¨ªnas.

Lo que la inteligencia artificial fue capaz de hacer fue decir ¡°bueno, mejor no vamos a investigar cada una de esas reglas¡±, sino que vamos a entrenar a una m¨¢quina para que aprenda un modelo que explique esto. La otra parte del Nobel fue dada a los investigadores de Google que inventaron el primer algoritmo con inteligencia artificial que permite plegar las prote¨ªnas. Y una vez que tienes esto, el problema inverso sobre c¨®mo se pueden crear prote¨ªnas se resuelve, porque cuando dise?as una prote¨ªna puedes verificar si se est¨¢ plegando de la manera correcta y entender un modelo de inteligencia artificial para hacerlo. Fue un problema que se solucion¨® a s¨ª mismo cuando todo eso vino y simplific¨® todo. Lo que hicieron ellos y lo que hizo Baker son dos caras de la misma moneda.

P. ?C¨®mo va a impactar este descubrimiento en la vida de las personas?

R. Creo que se dar¨¢ de forma progresiva. Es muy probable que los primeros lugares donde veremos estas prote¨ªnas cambiando nuestras vidas ser¨¢n los diagn¨®sticos y tratamientos. Las medicinas m¨¢s avanzadas est¨¢n basadas en prote¨ªnas, pero estas prote¨ªnas vienen de la naturaleza.

Con este avance vamos a dar el siguiente paso. Vamos a dise?ar nuestras prote¨ªnas en la computadora. Hay anticuerpos naturales que son fant¨¢sticos, pero no tienen todas las propiedades que quisi¨¦ramos. El gran sue?o es ser capaces de dise?ar prote¨ªnas que tengan las propiedades ideales y que, por lo tanto, sean m¨¢s efectivas. Hay tambi¨¦n tratamientos que quisi¨¦ramos que existieran, pero ha sido imposible crear anticuerpos contra esas mol¨¦culas. Esas son cosas que ya podemos dise?ar y hacer que funcionen.

Podemos tambi¨¦n pensar en prote¨ªnas que nos ayuden a hacer mejores diagn¨®sticos. Incluso, podemos pensar en un siguiente nivel: puedes crear enzimas para biotecnolog¨ªa o biorremediaci¨®n y hacer plantas que tengan un mayor valor nutritivo o crear materiales con prote¨ªnas que tengan funciones. Parece incre¨ªble, pero creo que va a pasar en nuestro tiempo de vida. Ser capaces de controlar y hacer esto es s¨®lo el principio.

P. ?Usted dir¨ªa que estamos a las puertas de una revoluci¨®n tecnol¨®gica o que esa revoluci¨®n ya comenz¨®?

R. Creo que estamos en un momento en el que todo va a cambiar. David empez¨® esto en 2003 y le ha tomado 20 a?os llevarlo hasta aqu¨ª. Hay una comunidad grande de personas que ya est¨¢ haciendo lo mismo que nosotros, algunos entrenados por ¨¦l y otros de manera independiente. Antes, esto era algo dif¨ªcil de hacer y limitado a ciertos grupos selectos que ten¨ªan el conocimiento y los recursos. Ahora, se est¨¢ convirtiendo en algo para lo que ya no necesitas ser un experto o un ingeniero de prote¨ªnas para hacerlo. El software est¨¢ ah¨ª, lo puedes utilizar. Los principios se pueden explicar y son f¨¢ciles de entender.

Creo que va a pasar lo mismo que sucedi¨® cuando varias compa?¨ªas de software empezaron a poner herramientas muy poderosas de dise?o en las manos de todos. De pronto, aparecieron dise?adores en todos lados y algunos hicieron cosas incre¨ªbles. Realmente pienso que estamos al principio de una revoluci¨®n.

P. Todav¨ªa existen muchas reservas frente a la inteligencia artificial. ?Hay riesgos de que esta tecnolog¨ªa caiga en las manos equivocadas?

R. Siempre he pensado que la mejor manera de evitarlo es poner esta tecnolog¨ªa en las manos de todos. No creo que sea algo que se pueda detener. De cualquier forma, el riesgo en el dise?o de prote¨ªnas es muy bajo y los beneficios son mucho mayores que los posibles da?os. Cuando Google resolvi¨® el problema del plegamiento de prote¨ªnas ten¨ªan dos caminos: pod¨ªan haberlo mantenido para ellos, como si fuera la ¡°receta secreta¡±, o ponerlo en las manos de todos. Y sorprendentemente, decidi¨® ofrecerlo a todos, sin restricciones.

Creo que todos los avances cient¨ªficos importantes tienen el riesgo de ser utilizados de manera incorrecta, pero soy un ferviente creyente de la humanidad y la sociedad. Y creo que encontraremos formas de regular esto para tratar de disminuir esos riesgos.

P. ?Qu¨¦ cambia despu¨¦s del Nobel?

R. El nivel de inter¨¦s. M¨¢s gente sabr¨¢ que esto existe y se preguntar¨¢ si el campo de dise?o de prote¨ªnas est¨¢ realmente listo para que ellos empiecen a hacerlo tambi¨¦n. Va a cambiar radicalmente el entusiasmo y la cantidad de recursos en el campo. Probablemente, alguien en el Gobierno lea esto y se d¨¦ cuenta de que vale la pena invertir en investigaci¨®n sobre prote¨ªnas en M¨¦xico.

P. A lo mejor lo ve un chavo que quiera convertirse en cient¨ªfico¡­

R. S¨ª, ojal¨¢ que sea m¨¢s de uno. Tenemos grandes cient¨ªficos en M¨¦xico, lo que falta son los recursos. Pero esto cambia con esta ciencia. Es mucho m¨¢s barata y eficiente. No se necesita tanto y con el tiempo, cada vez te vas volviendo mejor y puedes hacer mejores productos. Toda la gente que va a venir en masa a este campo va a acelerar todo tremendamente.