Maurizio Cavani y Luciana Barúa
El Comercio, 23 de octubre del 2024
Este avance no solo marca un antes y un después en la investigación de biomoléculas, sino que también redefine el panorama de la medicina y la biotecnología.
En un hito sin precedentes para la ciencia moderna, el Premio Nobel de Química 2024 ha sido otorgado a los visionarios Demis Hassabis, John Jumper y David Baker, por sus revolucionarias contribuciones a la biología estructural mediante el uso de inteligencia artificial (IA). Hassabis y Jumper, de Google DeepMind, desarrollaron AlphaFold2, una herramienta que resolvió el enigma del plegamiento proteico permitiendo predecir con precisión la estructura tridimensional de las proteínas, un proceso crucial para el desarrollo de nuevos fármacos y tratamientos. Mientras que David Baker, de la Universidad de Washington, fue reconocido por su trabajo en el diseño de proteínas ‘de novo’ (desde cero) con el software Rosetta, abriendo nuevas posibilidades en la creación de proteínas con funciones específicas. Este avance no solo marca un antes y un después en la investigación de biomoléculas, sino que también redefine el panorama de la medicina y la biotecnología.
Las proteínas son los bloques fundamentales de la vida y las macromoléculas más abundantes en las células, que intervienen en prácticamente todos los procesos celulares y desempeñan una infinidad de funciones. Están constituidas por 20 aminoácidos, pequeñas piezas del rompecabezas, que se combinan de diversas formas para generar una gran variedad de proteínas con funciones especializadas.
Cuando se trata de enfermedades, es un hecho que una o más proteínas están involucradas en el proceso patológico. Sin embargo, es necesario aclarar que estas no necesariamente causan enfermedades directamente, sino que es la función alterada o defectuosa la que puede contribuir a su desarrollo. Por ejemplo, las enfermedades neurodegenerativas o ciertos tipos de cáncer están relacionados con proteínas mal plegadas o con una disfunción en la regulación de las mismas. Es por ello que muchos fármacos se diseñan para unirse específicamente a proteínas puntuales y modular su función para lograr un efecto terapéutico. Asimismo, en los últimos años se ha implementado el uso de proteínas que actúan como fármacos por sí mismas, comúnmente llamados “biológicos” (anticuerpos monoclonales), que son utilizados ampliamente en todo tipo de enfermedades.
Es aquí donde el trabajo de estos genios entra en juego. La construcción de proteínas desde cero mediante modelamiento computacional y la predicción de la estructura a través de IA es crucial para identificar la causa de un sinnúmero de enfermedades, comprender los mecanismos moleculares que las producen y, posteriormente, plantear aplicaciones terapéuticas como el diseño de fármacos personalizados, el diseño de vacunas y la terapia génica. Además, tiene aplicaciones en biología sintética, ingeniería de enzimas, investigación en enfermedades neurodegenerativas, entre otras. De esta manera, este progreso no solo democratiza el estudio de las proteínas, sino que abre una nueva era de innovación científica y médica accesible a un rango más amplio de investigadores alrededor del mundo.
