Las proteínas en manos de la IA están generando una revolución

El Premio Nobel de Química 2024 fue otorgado este miércoles a tres figuras destacadas a nivel internacional en el estudio de la bioquímica: David Baker, de la Universidad de Washington, Demis Hassabis y John Michael Jumper, de Google DeepMind . “Su trabajo revolucionario en el uso de la inteligencia artificial (IA) para predecir estructuras de proteínas abrió una nueva era para la biología molecular, permitiendo avances antes impensables en áreas como la medicina y el desarrollo de nuevos fármacos”, expresó la Academia Sueca.

Sobre la pertinencia de este galardón, El Economista consultó al doctor Lorenzo Patrick Segovia Forcella, especialista en investigación biomédica e investigador titular en el Instituto de Biotecnología de la UNAM, quien opinó: “Me parece un Premio Nobel muy bien dado, muy merecido. A mí me da mucho gusto que uno de ellos (John Jumper), tenga 40 años su compañero 50 y David 62, él es muy juvenil de aspecto, es un hombre encantador y excelente persona, lo conozco, he charlado con él y lo he oído muchas veces presentar, siempre es muy interesante escucharlo, pues es muy abierto, sin duda se trata de una nueva generación con grandes aportes”.

Asegura que a la contribución de los galardonados no hay otra forma de llamarla más que “revolución”. “Nos está cambiando la manera de pensar y de enfocarnos. Yo me dedico a la ingeniería de proteínas y hoy siento que me dieron el .1% del Premio Nobel porque trabajo con esto y ha cambiado radicalmente lo que yo podía hacer hace 25 años a lo que puedo hacer ahora. La cantidad de información que tengo para resolver un problema no tienen nada qué ver y es mucho más eficiente, así uno se puede volver más ambicioso en tratar de contestar preguntas más complejas con un índice de éxito mayor. Esta es la cresta de la ola, aún no entendemos sus límites”.

Entender las proteínas es entender la vida misma

Segovia, quien trabaja en la bioquímica y biología molecular de procesos evolutivos de proteínas en laboratorio, explica que las proteínas en su forma de enzimas, son las encargadas de hacer todas las reacciones metabólicas de un organismo, por eso entender cómo funcionan nos permite entender cómo funcionamos nosotros, cómo utilizamos los alimentos, cómo se regula la expresión de los genes, cómo están las señales para que los brazos, ojos, piernas y cabeza, salgan donde tienen que estar y además puedan funcionar.

Aunque sabemos mucho de las proteínas y el metabolismo, todavía hay una serie de barreras que no se han resuelto, una de ellas es por qué tienen una forma particular para funcionar, “normalmente lo asociamos a una forma de espagueti, pero éste está súper bien ordenado y en el sitio activo, es decir, el lugar donde suceden las reacciones químicas que hacen las enzimas, está perfectamente estructurado. Esto lo demostró Christian B. Anfinsen en 1961 y premio Nobel en 1972, pero desde entonces este es uno de los códigos que no se ha podido descifrar”.

Para resolver cómo sabe la proteína qué forma tridimensional tiene que tener, en tiempos recientes se ha utilizado una técnica muy complicada llamada cristalografía de rayos X, con esto se puede saber la posición de cada átomo en una proteína y cómo funciona. “Esto es lo que cualquier científico quiere saber, pero estábamos bloqueados, esto no avanzaba, la cristalografía es lenta, complicada y muy cara”.

Pero el grupo de Hassabis y Jumper se preguntaron si podían entrenar a una inteligencia artificial dándole toda la información conocida hasta ahora de las estructuras de las proteínas y así adivinar la forma tridimensional que debe tener una proteína, así fue como se diseñó AlphaFold, una IA muy complicada y cara de diseñar, pero muy revolucionaria.

Esta puede tomar una secuencia de proteínas, que es fácil de conseguir y dar con exactitud la forma de la proteína. “Eso para nosotros es una información súper valiosa porque nos permite entender cómo funciona y por qué funciona de una manera particular en cuestión de minutos, en lugar de años. Funciona tan bien que este grupo decidió hacerlo con todas las proteínas cuya secuencia de aminoácidos se conocían hasta hoy, es decir 200 millones de proteínas”. Eso resolvió un gran problema y es un cambio de paradigma, sin embargo no está todo resuelto pues no sabemos qué ve AlphaFold, cuál es el código de plegamiento, sólo el programa sabe cómo resolverlo.

Por su parte, David Baker era el mejor diseñador de proteínas, él quería entender las reglas físico-químicas que explicaban cómo todos los átomos se acomodaban en una estructura para poder diseñar una proteína, lo hacía con el programa Rosetta. “Esto fue muy importante porque abrió la puerta a poder diseñar la proteína que nosotros queramos; el siguiente paso fue transformar esa proteína en una enzima, que tuviera una actividad catalítica nueva ¡Él lo logró!” Su trabajo ayudó a hacer actividades a temperatura ambiente sin grandes presiones o con productos contaminantes y caros. La otra es poder hacer actividades que no existen absolutamente en la naturaleza y que permitiría transformar células en pequeñas fábricas, por ejemplo de fármacos o nuevas moléculas para la medicina rápidamente, como pasó en la pandemia.

La era de la información

El especialista es contundente, “nos encontramos en la era de la información, por ejemplo, en la biología tenemos una cantidad de datos por avances técnicos importantes como la secuenciación del material genético, y ahora estas técnicas computacionales nos permiten entender, manejar, compilar y analizar toda esta información. Las redes neuronales, el aprendizaje de máquinas e inteligencia artificial son lo de hoy para todos los campos”.

Para la biología ha sido revolucionario porque está abriéndonos puertas que no sabíamos que existían. “En el humano no tenemos claro cuántos genes y proteínas hay y cómo funcionan, qué pasa cuándo uno tiene un cáncer o una simple diarrea, todo eso las máquinas empiezan a aclarar las respuestas al analizar la información y además ser propositivas, pues dan una hipótesis de lo que está sucediendo”.

Asegura que en México podría ser un campo importante, pues estos avances permiten que países como el nuestro se involucren con los grandes hallazgos, que en principio fueron muy caros en su construcción, pero no así para su aplicación, pues quedaron abiertos. Hoy ya están funcionando licenciaturas en big data e inteligencias artificiales, ya está pensado como un área importante para las instituciones y se están utilizando todas estas novedades como el AlphaFold, esto se está volviendo cotidiano y está cambiando nuestra forma de ver las cosas.