David Baker es catedrático de Bioquímica de la Universidad de Washington e investigador del Howard Hughes Medical Institute y es también el creador del programa 'RoseTTAFold'. Por su parte, Demis Hassabis y John Jumper, CEO e investigador senior, respectivamente, de la compañía de Inteligencia Artificial DeepMind, son los autores de 'AlphaFold2'.

Según el jurado, "ambos métodos computacionales están basados en una sofisticada técnica de aprendizaje automático denominada aprendizaje profundo para predecir la forma de las proteínas con una precisión sin precedentes, similar a la de las estructuras determinadas experimentalmente, y a una velocidad excepcional”.

Este avance está revolucionando el conocimiento de cómo la secuencia de aminoácidos de las proteínas origina estructuras tridimensionales ordenadas de forma única. "Los científicos utilizan ahora estos nuevos métodos para predecir interacciones entre proteínas, diseñar proteínas completamente nuevas y encontrar nuevas dianas farmacológicas”, concluyó el acta.

“Hasta ahora se necesitaban años de trabajo muy duro en el laboratorio para predecir la estructura de una única proteína, pero gracias a los avances logrados por los tres premiados ahora sólo necesitamos unos pocos minutos en el ordenador para lograr este objetivo”, resaltó Óscar Marín, director del Centro de Trastornos del Neurodesarrollo del Medical Research Council en King’s College London (Reino Unido) y secretario del jurado.

Añadió que las contribuciones de Baker, Hassabis y Jumper “nos van a permitir avanzar mucho más rápidamente en el desarrollo de terapias para múltiples enfermedades”.

ATAJO TECNOLÓGICO

La comunidad científica siempre asumía que iba a ser demasiado complicado entender cómo se pliegan las proteínas. "Sin embargo los premiados han desarrollado un atajo utilizando Inteligencia Artificial, con un método de aprendizaje profundo”, afirmó Dario Alessi, director de la Unidad de Fosforilación y Ubiquitinación de Proteínas-MRC en la Universidad de Dundee (Reino Unido) y vocal del jurado, justo después de emitir el fallo.

“Creo que 'AlphaFold' representa realmente el primer ejemplo poderoso de cómo el aprendizaje profundo es capaz de captar la complejidad de los sistemas biológicos y desarrollar realmente la comprensión matemática de cosas extraordinariamente complejas”, señaló Jumper, tras conocer la concesión del premio.

“Es muy difícil manejar la extraordinaria complejidad que se observa en una célula viva, pero de verdad, creo que con esta tecnología somos capaces de captar esa complejidad”.

Por su parte, Demis Hassabis dijo que 'AlphaFold' ya ha incidido en la investigación biológica con un gran impacto en muy poco tiempo. “Sabemos que más de un millón de investigadores han utilizado las estructuras predichas por 'AlphaFold' en sus investigaciones, y prácticamente todas las compañías farmacéuticas del mundo han utilizado 'AlphaFold' en sus programas de descubrimiento de fármacos”.

PROTEÍNAS DE DISEÑO

El programa 'RoseTTAFold', impulsado por David Baker, también ha demostrado ser muy útil para diseñar proteínas completamente nuevas a partir de una sencilla descripción de las funciones que se quiere que cumplan. Permite obtener proteínas para bloquear desde proteínas del virus de la gripe o de la covid-19 hasta células cancerígenas, y los resultados se han comprobado con éxito en el laboratorio.

Por ejemplo, ya existe una nueva vacuna contra el coronavirus creada gracias a RoseTTAFold y que se está utilizando en Corea. También se han fabricado nuevos medicamentos contra el cáncer que se están probando en ensayos clínicos con humanos. Incluso se prevé la creación de un spray nasal que proteja contra la Covid y otros virus respiratorios.

“Creemos que casi toda la medicina se verá transformada por la revolución del diseño de proteínas”, concluyó Baker. “Ahora que podemos diseñar proteínas completamente nuevas, podemos desarrollar medicamentos mucho más sofisticados y mejorados que, por ejemplo, pueden tratar el cáncer sin los efectos secundarios, fabricarse muy rápidamente en caso de brote de una nueva pandemia y, en general, serán más precisos y más robustos”.

Las proteínas nuevas pueden constituir medicamentos mejorados, por lo que hay muchas aplicaciones médicas novedosas. Por ejemplo, se podrán crear nuevas vacunas o nuevos medicamentos para tratar el cáncer, según explicaron los galardonados.