La investigación buscaba predecir la estructura de las proteínas sirviéndose de la inteligencia artificial.
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Los norteamericanos David Baker, John Jumper y el británico Demis Hassabis ganaron este miércoles el Premio Nobel de Química, por sus trabajos capaces de predecir la estructura de las proteínas sirviéndose de la inteligencia artificial.
David Baker, galardonado con el Nobel, logró "descifrar el código" de la secuencia de aminoácidos y diseñar una nueva estructura proteica utilizando Rosetta, un programa informático que identificó fragmentos similares en una base de datos de estructuras proteicas.
Por otro lado, Demis Hassabis y John Jumper utilizaron inteligencia artificial a través de AlphaFold2 para predecir la estructura de casi todas las 200 millones de proteínas conocidas, comparando secuencias desconocidas con estructuras ya mapeadas.
BREAKING NEWS
The Royal Swedish Academy of Sciences has decided to award the 2024 #NobelPrize in Chemistry with one half to David Baker “for computational protein design” and the other half jointly to Demis Hassabis and John M. Jumper “for protein structure prediction.” pic.twitter.com/gYrdFFcD4T
¿Para que funciona?
Visualizar la estructura de las proteínas ayuda a entender enfermedades, resistencia a antibióticos y la degradación del plástico. Esto puede llevar a la creación de nuevos nanomateriales, medicamentos específicos, vacunas más rápidas, sensores minimalistas y una industria química más sostenible.
David Baker destacó que esta técnica facilitó el desarrollo de nuevos antivirales durante la pandemia de Covid-19. En lugar de probar millones de combinaciones al azar, se pueden hacer modificaciones específicas en proteínas conocidas, ahorrando considerablemente tiempo y recursos.
