A Real Academia Sueca de Ciencias outorgou esta mañá a metade do Nobel de Química 2024 a David Baker “polo deseño computacional de proteínas”. É dicir, pola “fazaña case imposible” de construír tipos de proteínas completamente novos. A outra parte do galardón recibírona Demis Hassabis e John M. Jumper polo desenvolvemento dun modelo de intelixencia artificial capaz de predicir as estruturas complexas das proteínas. “Estes descubrimentos teñen un potencial enorme”, ratifica a academia sueca en nota de prensa.
A base da vida
A diversidade da vida dá testemuño da asombrosa capacidade das proteínas como ferramentas químicas. Controlan e dirixen todas as reaccións químicas que, en conxunto, constitúen a base da vida. As proteínas tamén funcionan como hormonas, substancias sinalizadoras, anticorpos e compoñentes básicos de diferentes tecidos.
“Un dos descubrimentos que se premian este ano refírese á construción de proteínas espectaculares. O outro fai referencia á realización dun soño de hai 50 anos: predicir as estruturas das proteínas a partir das súas secuencias de aminoácidos. Ambos descubrimentos abren enormes posibilidades”, afirma Heiner Linke, presidente do comité do Nobel de Química.
A incrible achega de Baker
As proteínas están formadas por 20 aminoácidos diferentes, que poden describirse como os compoñentes básicos da vida. En 2003, David Baker logrou utilizar estes compoñentes para deseñar unha proteína nova que non se parecía a ningunha outra. Desde entón, o seu grupo de investigación produciu unha proteína tras outra, incluídas proteínas que poden utilizarse como fármacos, vacinas, nanomateriais e sensores diminutos.
O traballo conxunto de Hassabis e Jumper
O segundo descubrimento refírese á predición da estrutura das proteínas. Nelas, os aminoácidos están unidos entre si en longas cadeas que se pregan formando unha estrutura tridimensional, que é decisiva para a función da proteína. Desde os anos 70, os investigadores tentaran predicir a estrutura das proteínas a partir das secuencias de aminoácidos, pero isto era notoriamente difícil. Con todo, hai catro anos produciuse un avance sorprendente.
En 2020, Demis Hassabis e John Jumper presentaron un modelo de intelixencia artificial chamado AlphaFold2. Coa súa axuda, puideron predicir a estrutura de practicamente todos os 200 millóns de proteínas que os investigadores identificaron. Desde o seu gran avance, AlphaFold2 foi utilizado por máis de dous millóns de persoas de 190 países. Entre unha gran cantidade de aplicacións científicas, os investigadores agora poden comprender mellor a resistencia aos antibióticos e crear imaxes de encimas que poden descompoñer o plástico.
A vida non podería existir sen as proteínas. O feito de que agora poidamos predicir as estruturas proteicas e deseñar as nosas propias é un gran beneficio para a humanidade.
