París. Predecir la estructura de las proteínas y crear otras nuevas para tratar enfermedades o degradar el plástico es el prometedor campo explorado por los estadounidenses David Baker y John Jumper y el británico Demis Hassabis, galardonado este miércoles con el Premio Nobel de Química.
¿Qué es una proteína?
Las proteínas son moléculas que desempeñan un papel fundamental en casi todas las funciones de los organismos vivos.
Están compuestos por una secuencia de aminoácidos, bloques básicos de 20 tipos diferentes que se pueden combinar infinitamente. Siguiendo instrucciones almacenadas en el ADN, los aminoácidos de una proteína se unen para formar una larga cadena que se retuerce y adopta una estructura tridimensional específica.
El orden de los aminoácidos determina cuál será la estructura tridimensional de la proteína. Y es precisamente esta estructura la que confiere a la proteína su función.
«Tu sistema inmunológico son proteínas; tu digestión son enzimas, que también son proteínas», explica a Afp Sophie Sacquin-Mora, experta del Laboratorio Francés de Bioquímica Teórica.
“Buscar una estructura es como querer encontrar una proteína con una función específica. La naturaleza ya nos proporciona decenas de miles de proteínas diferentes, pero a veces quieres que haga algo que aún no sabe cómo hacer”, añade. .
¿Qué descubrieron los ganadores?
El estadounidense David Baker ha «descifrado el código» de la secuencia de aminoácidos, en palabras del Comité Nobel. Diseñó una estructura proteica completamente nueva y, con la ayuda de Rosetta, un programa informático que creó, pudo determinar qué secuencia de aminoácidos le permitiría lograrlo.
Rosetta escaneó una base de datos de todas las estructuras de proteínas conocidas y buscó pequeños fragmentos de proteínas que mostraran similitudes con la estructura deseada. Luego optimizó esos fragmentos y propuso una secuencia de aminoácidos.
El inglés Demis Hassabis y el estadounidense John Jumper siguieron el camino opuesto, prediciendo cómo sería una proteína a partir de la secuencia de aminoácidos.
Para ello utilizaron inteligencia artificial. Utilizando redes neuronales artificiales y aprendizaje profundo, por los que John Hopfield y Geoffrey Hinton recibieron el martes el Premio Nobel de Física, entrenaron su modelo, AlphaFold2, alimentándolo con todas las secuencias de aminoácidos y las estructuras correspondientes conocidas hasta entonces.
Dada una secuencia desconocida, AlphaFold2 compara las similitudes con secuencias ya conocidas y crea un mapa que estima la distancia entre cada aminoácido de la proteína, y poco a poco logra reconstruir el rompecabezas tridimensional. De esta manera pudieron predecir la estructura de casi la totalidad de los 200 millones de proteínas conocidas.
El Premio Nobel de Química 2024 fue concedido la mitad a David Baker «por el diseño computacional de proteínas» y la otra mitad conjuntamente a Demis Hassabis y John M. Jumper «por la predicción de la estructura de las proteínas».
¿Para qué es?
Visualizar la estructura de una proteína permite “comprender mejor por qué se desarrollan algunas enfermedades, cómo se produce la resistencia a los antibióticos o por qué algunos microbios pueden descomponer el plástico”, señala el Comité del Nobel.
La creación de proteínas con nuevas funciones «puede conducir a nuevos nanomateriales, fármacos dirigidos, un desarrollo más rápido de vacunas, sensores minimalistas y una industria química más ecológica», añade.
Durante el anuncio del Nobel, David Baker mencionó la creación de nuevos antivirales durante la pandemia de covid-19.
“Si trabajáramos al azar, simplemente haciendo combinaciones, llevaría mucho tiempo” crear nuevas proteínas, explica Sacquin-Mora.
«En este caso partimos de una proteína que conocemos un poco, que sabemos que funciona, y hacemos cambios, especialmente en la secuencia, de una manera muy específica, para obtener exactamente la función que nos interesa. Hacemos 50 intentos en lugar de 5 millones, lo que representa un importante ahorro de tiempo”, afirma.
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