Baker (Seattle, Washington, EEUU, 1962) “ha conseguido la hazaña casi imposible de construir tipos de proteínas totalmente nuevos”, mientras que Hassabis (Londres, Reino Unido, 1976) y Jumper (Little Rock, Arkansas, EEUU, 1985) “han desarrollado un modelo de inteligencia artificial para resolver un problema de cincuenta años de antigüedad: la predicción de las complejas estructuras de las proteínas”, según ha destacado el acta del jurado. “Estos descubrimientos albergan un enorme potencial”, ha concluido el acta.

“Uno de los descubrimientos que se reconocen este año atañe a la construcción de proteínas espectaculares. El otro hace realidad un sueño de 50 años: la predicción de estructuras de proteínas desde sus secuencias de aminoácidos. Ambos descubrimientos abren inmensas posibilidades”, ha apuntado Heiner Linke, presidente del Comité del Nobel de Química.

En 2023, Baker, Hassabis y Jumper recibieron el Premio Fundación BBVA Fronteras del Conocimiento en Biología y Biomedicina “por sus contribuciones al uso de la Inteligencia Artificial para la predicción exacta de la estructura tridimensional de las proteínas”, según destacó el jurado. “Los científicos utilizan ahora estos nuevos métodos para predecir interacciones entre proteínas, diseñar proteínas completamente nuevas y encontrar nuevas dianas farmacológicas”, concluyó el acta.

Proteínas ‘a la carta’ para crear medicamentos, materiales y sensores

El ADN de nuestras células alberga todas las instrucciones que necesitamos para desarrollarnos, sobrevivir y reproducirnos. Pero las verdaderas responsables de llevar a cabo estas funciones son las proteínas, que se componen de “ladrillos biológicos” llamados aminoácidos. En el año 2003, David Baker logró combinar estos aminoácidos para diseñar una proteína nueva, diferente de cualquier otra conocida. Desde entonces, su grupo de investigación ha creado multitud de proteínas novedosas, algunas de las cuales se pueden emplear como fármacos, vacunas, nanomateriales y sensores.

“Las proteínas nuevas pueden constituir medicamentos mejorados, por lo que hay muchas aplicaciones médicas novedosas y emocionantes. Por ejemplo, se podrán crear nuevas vacunas o nuevos medicamentos para tratar el cáncer”, explicó Baker en una entrevista que tuvo lugar poco después de conocer la concesión del Premio Fronteras del Conocimiento.

Por otro lado, la disposición en el espacio que adopta una proteína cuando se pliega es clave para saber cómo actúa, pero tanto descifrar esta estructura en el laboratorio como predecirla a partir de su composición química son tareas complejas y sujetas a errores. En 2020, Demis Hassabis y John Jumper presentaron un modelo de inteligencia artificial, AlphaFold2, que les ha permitido predecir la estructura tridimensional de casi todas las proteínas conocidas, que suman 200 millones. Entre sus numerosas aplicaciones, esta herramienta ha facilitado la comprensión de la resistencia a los antibióticos y el diseño de enzimas capaces de descomponer los plásticos.

“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”, declaró Jumper con motivo del Premio Fronteras del Conocimiento, a lo que Hassabis añadió: “AlphaFold ya ha incidido en la investigación biológica con un gran impacto en muy poco tiempo”, resalta por su parte Demis Hassabis. “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”.

Herramientas paralelas para descifrar y diseñar proteínas

David Baker es titular de la Cátedra Henrietta y Aubrey Davis de Bioquímica en la Universidad de Washington y director del Instituto de Diseño de Proteínas, así como investigador del Instituto Médico Howard Hughes. En esta universidad es, además, profesor asociado de Ciencias Genómicas, Bioingeniería, Ingeniería Química, Informática, y Física. A finales de la década de los 90 del siglo pasado, comenzó a explorar maneras de deducir la estructura de las proteínas a partir de los principios físicos y plasmó sus conclusiones en un algoritmo bautizado como Rosetta. Funcionaba relativamente bien para proteínas pequeñas, pero requería grandes recursos computacionales y un conocimiento muy experto para emplearlo.

En paralelo, Demis Hassabis y John Jumper (cofundador y primer ejecutivo de DeepMind y Senior Research Scientist de la misma empresa, respectivamente) se propusieron utilizar la Inteligencia Artificial para tratar de resolver el problema de manera más ágil y accesible. Jumper lideró un equipo que empleó herramientas de aprendizaje profundo y utilizó ingentes cantidades de datos acerca de las secuencias y estructuras de las proteínas conocidas para entrenar a la red neuronal. Pocos años más tarde, lanzaron AlphaFold2.

Durante el anuncio de AlphaFold2, Jumper había perfilado algunos de los conceptos clave para la herramienta, y Baker tomó buena nota de aquellas pistas. Junto con su equipo, aprovecharon las ideas que ya tenían junto con las nuevas aportaciones de DeepMind para crear otra herramienta a la que llamaron RoseTTAFold. El nivel de exactitud a la hora de predecir la estructura de las proteínas a partir de la secuencia de aminoácidos era comparable al de AlphaFold2, y además contaba con una funcionalidad añadida: incorporaba el proceso contrario, es decir, a partir de una proteína con una forma dada, obtenía la secuencia de aminoácidos correspondiente.

30 Premios Fronteras han ganado posteriormente el Nobel

Tras la concesión del Premio Nobel de Química a David Baker, Demis Hassabis y John Jumper, son ya 30 los galardonados con Premios Fronteras del Conocimiento que posteriormente han ganado un Nobel.

Once Premios Fronteras han ganado posteriormente el Nobel de Economía: Lars Peter Hansen (2013), Jean Tirole (2014), Angus Deaton (2015),  William Nordhaus (2018), Abhijit Banerjee y Esther Duflo (2019), Paul Milgrom y Robert Wilson (2020),  David Card (2021), Ben Bernanke (2022) y Claudia Goldin (2023).

En el caso del Nobel de Medicina, seis Premios Fronteras han ganado posteriormente el galardón de la Academia Sueca:  Shinya Yamanaka (2011), James P. Allison (2018), David Julius y Ardem Patapoutian (2021) y Katalin Karikó y Drew Weissman (2023).

En el caso del Nobel de Física, siete Premios Fronteras han recibido posteriormente el galardón de la Academia Sueca: Didier Queloz y Michel G. E. Mayor (2019), Klaus Hasselman y Syukuru Manabe (2021), Ferenc Krausz y Anne L’Huillier (2023) y Geoffrey Hinton (2024).

Finalmente, en el caso de Nobel de Química, seis Premios Fronteras han recibido posteriormente el galardón de la Academia Sueca: Robert J. Lefkowitz en 2012,  Emmanuelle Charpentier y Jennifer Doudna en 2020, y David Baker, Demis Hassabis y John Jumper en 2024.