El Premio Nobel de Química 2024 ha sido un claro reflejo de cómo la inteligencia artificial ha cruzado los límites tradicionales de la ciencia para volverse una herramienta fundamental en diversas disciplinas. En esta ocasión, el galardón fue otorgado a Demis Hassabis, John Jumper y David Baker por su innovadora aplicación del aprendizaje automático en la resolución de uno de los mayores desafíos de la biología: predecir la forma tridimensional de las proteínas y diseñarlas desde cero. Este avance, que hasta hace pocos años era impensable, ha cambiado drásticamente la manera en la que los científicos abordan el estudio de la vida molecular y cómo se desarrollan nuevos medicamentos.
El autor de esta perspectiva es Marc Zimmer, profesor de química en el Connecticut College y colaborador en el portal de divulgación académica The Conversation. Zimmer publicó recientemente una pieza titulada: “El aprendizaje automático resolvió el problema del plegamiento de proteínas y ganó el Premio Nobel de Química 2024”, donde aborda el impacto del aprendizaje automático en este logro. Con décadas de experiencia en la investigación de biología molecular, Zimmer sostiene que este premio es un hito porque, por primera vez, el reconocimiento se centra en investigaciones que no surgieron de un entorno puramente académico, sino de una empresa de tecnología, DeepMind, adquirida por Google en 2014. Esta distinción ha reconfigurado la percepción sobre las contribuciones de la inteligencia artificial a las ciencias naturales y cómo las startups tecnológicas pueden ser actores fundamentales en el desarrollo científico global.
La heráldica de Nobel de Química
El Premio Nobel de Química de este año marcó un antes y un después al honrar un proyecto cuyo desarrollo y éxito se dio en la esfera comercial, lo cual contrasta con la tradición de galardonar principalmente a investigadores del ámbito universitario. En este caso, la investigación se originó en DeepMind, que aplicó el aprendizaje automático a un problema que había intrigado a los biólogos por décadas: cómo predecir la estructura tridimensional de una proteína basándose únicamente en su secuencia de aminoácidos. David Baker, uno de los laureados, ya había trabajado en este campo desde 2003, cuando desarrolló el programa Rosetta para diseñar proteínas. Sin embargo, fue la incorporación de la inteligencia artificial lo que permitió finalmente superar las barreras que los métodos convencionales no podían traspasar.
El uso de inteligencia artificial para resolver problemas de este calibre también se vio reflejado en el Premio Nobel de Física de 2024, que reconoció a dos científicos informáticos cuya investigación sentó las bases del aprendizaje automático. La relación entre ambas disciplinas se ha vuelto tan estrecha que algunos expertos sugieren que estamos presenciando una convergencia científica sin precedentes, donde las barreras entre física, química y biología comienzan a desvanecerse. Hassabis y Jumper, por su parte, no solo aprovecharon esta intersección de campos, sino que la llevaron un paso más allá con AlphaFold, el software que entrenaron para predecir la forma 3D de las proteínas con una precisión sin precedentes. El algoritmo, capaz de analizar miles de estructuras y aprender patrones complejos, no solo predijo formas existentes, sino que también abrió la puerta a crear proteínas completamente nuevas.
Una realidad en colapso
Marc Zimmer argumenta que el Nobel de Química de 2024 es un caso paradigmático de cómo las fronteras tradicionales entre disciplinas científicas y sectores están colapsando. Aunque durante décadas el problema del plegamiento de proteínas pareció casi insoluble, el uso de IA lo convirtió en un campo fértil para la colaboración entre académicos y empresas. En la biología estructural, la capacidad de prever cómo se pliega una proteína a partir de su secuencia de aminoácidos se consideraba un «santo grial». Christian Anfinsen, el bioquímico estadounidense que ganó el Nobel de Química en 1972, ya había demostrado que la secuencia de aminoácidos de una proteína determina su estructura tridimensional y, por ende, su función. Pero entender cómo los átomos de estas secuencias interaccionan para formar estructuras específicas en tiempo real era una tarea que, hasta ahora, se creía reservada a la naturaleza misma.
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DeepMind comenzó su incursión en el problema del plegamiento de proteínas con un pequeño equipo bajo la dirección de John Jumper, un químico que también fue cofundador del proyecto. Utilizando millones de estructuras determinadas experimentalmente, entrenaron a AlphaFold, que pronto superó a los métodos tradicionales con una precisión asombrosa. La solución de AlphaFold2, lanzada en 2020, impactó a la comunidad científica. Este avance resultó ser el primer sistema de IA capaz de predecir con precisión la estructura de casi todas las proteínas conocidas. Para 2024, AlphaFold había predicho las estructuras de más de 200 millones de proteínas, acelerando la investigación en biología, medicina y desarrollo de fármacos de maneras que aún se están explorando.
IA en las ciencias experimentales
Lo que hace realmente significativo este Premio Nobel de Química es cómo resalta el potencial transformador de la IA en las ciencias experimentales. En el pasado, resolver el problema del plegamiento de proteínas requería una cantidad inmensa de tiempo y recursos. Ahora, con el uso de la inteligencia artificial, esta tarea se ha simplificado enormemente, permitiendo a los científicos centrar su energía en investigar las propiedades de las proteínas y diseñar nuevas estructuras con fines médicos y biotecnológicos. Este cambio de paradigma también subraya cómo el futuro de la investigación estará marcado por la colaboración entre IA y ciencia experimental.
Además, la influencia del aprendizaje automático no se limita a la biología. El Premio Nobel de Física, que este año fue otorgado a investigadores por desarrollar algoritmos que optimizaron el aprendizaje profundo, también destaca cómo estos avances en inteligencia artificial se utilizan para entender fenómenos físicos complejos y simular modelos a nivel cuántico. Los laureados en Física desarrollaron herramientas que permiten a las computadoras aprender patrones a partir de grandes volúmenes de datos y aplicarlos para resolver problemas complicados en el ámbito de la física teórica. La confluencia de estas tecnologías en la física y la química subraya una tendencia general hacia la interdisciplinariedad, donde las soluciones ya no se encuentran dentro de un solo campo, sino en la intersección de varios.
DeepMind es protagonista
Para el Nobel de Química de 2024, la contribución de DeepMind no se limitó a la resolución del plegamiento de proteínas. La empresa también utilizó la IA para diseñar nuevas proteínas desde cero. David Baker, por ejemplo, aplicó un método de “alucinación familiar”, un enfoque de aprendizaje automático que genera estructuras de proteínas plausibles basadas en patrones observados en los datos de entrenamiento. Con este método, se diseñaron enzimas que no existen en la naturaleza, lo que abre la puerta a crear proteínas con propiedades inéditas. El potencial de estos avances podría ir desde la creación de nuevas terapias hasta la biología sintética, transformando áreas como el desarrollo de fármacos y la agricultura.
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La contribución de Hassabis, Jumper y Baker ha dejado una marca profunda en la biología moderna. Los tres laureados comparten un enfoque que va más allá de las disciplinas tradicionales, utilizando la inteligencia artificial como un catalizador para innovar en diferentes áreas de la ciencia. El Nobel de Química de este año, y la conexión con el premio de Física, sugiere que la próxima frontera de la ciencia será una donde las máquinas no solo asistan a los humanos, sino que exploren junto a ellos territorios que hasta ahora parecían inalcanzables.
Al final, el elemento aglutinante entre los Premios Nobel de Física y Química de 2024 no es sólo la inteligencia artificial, sino cómo ésta se ha convertido en un nuevo lenguaje de la ciencia, capaz de cruzar las fronteras entre disciplinas para transformar nuestro entendimiento del mundo y la manera en que lo exploramos.
