Hace unos días, leí en El Economista una entrevista que la periodista de ciencia Nelly Toche realizó al Dr. Lorenzo Segovia Forcella, investigador del Instituto de Biotecnología de la UNAM en Cuernavaca. La entrevista fue a propósito del Premio Nobel de Química de este año. Con gran entusiasmo, Lorenzo expuso de manera ágil y detallada la evolución de la investigación sobre la estructura de las proteínas durante los últimos 60 años, destacando el reciente descubrimiento premiado.
La Academia Sueca otorgó el Nobel a los investigadores David Baker, Demis Hassabis y John Jumper “por su trabajo revolucionario en el uso de la inteligencia artificial (IA) para predecir estructuras de proteínas”. Este avance ha sido comparado con la búsqueda de la piedra filosofal. En esta opinión, retomo algunas de las ideas expuestas en esa entrevista.
Las proteínas están compuestas por unidades químicas llamadas aminoácidos, de los cuales existen únicamente veinte en los seres vivos. Hay miles de proteínas en una célula, cada una con una estructura tridimensional y una función distinta. Si pudiéramos desplegar una proteína, obtendríamos una cadena de aminoácidos unidos uno tras otro en proporción y orden específicos. En su forma tridimensional, los aminoácidos interactúan entre sí, otorgándole a la proteína una configuración globular, laminar, o incluso una forma difícil de clasificar.
En 1972, el investigador estadounidense Christian Anfinsen, también galardonado con el Premio Nobel, se preguntó: ¿cómo una simple cadena de aminoácidos da lugar a una proteína correctamente plegada y funcional? Algunas proteínas, cuando se calientan, se desnaturalizan y pierden su estructura, y como las proteínas del huevo frito, quedan cuajadas. Otras, como la RNAsa, el caso favorito de Anfinsen, pierden su estructura al calentarse pero, al enfriarse lentamente a temperatura ambiente, recuperan tanto su forma como su función. Esto sugiere que las instrucciones para plegar correctamente una proteína están codificadas en la secuencia de aminoácidos. Descubrir las reglas de este plegamiento ha sido un desafío monumental, al que una legión de científicos del mundo ha contribuido, incluidos muchos investigadores mexicanos.
Para determinar la estructura tridimensional de una proteína, se utiliza una técnica conocida como cristalografía de rayos X. Este método requiere obtener cristales, similares a los de la sal de mesa pero mucho más complejos, que se irradian para producir una radiografía que muestra la posición de los átomos a escala de angstroms, una diez millonésima parte de un milímetro.
Aunque la cristalografía es una técnica elegante y precisa, cada proteína requiere un procedimiento único, lo que hace que el avance en el conocimiento de estructuras de las proteínas sea lento, aunque espectacular. El esfuerzo ha valido la pena: el banco cristalográfico de proteínas acumulado, con cerca de 200,000 estructuras, ha sido crucial para dar el salto hacia la predicción de la estructura de las proteínas de forma masiva a partir únicamente de su secuencia de aminoácidos.
En Google DeepMind, John Jumper y Demis Hassabis desarrollaron AlphaFold, un programa computacional de IA, que ha logrado predecir la estructura de 200 millones de proteínas conocidas. Hoy en día, un investigador puede obtener la estructura y predecir la función de su proteína de interés a partir de la secuencia de aminoácidos en menos tiempo del que lleva tomarse una taza de café. Aún más relevante es la investigación de David Baker, otro de los premiados, que abre la puerta a un mundo nuevo en el que las proteínas pueden ser diseñadas con propósitos específicos, para realizar actividades que no existen en la naturaleza. Este avance es crucial en áreas como la degradación de compuestos contaminantes, el diseño de nuevos fármacos, la detección de toxinas ambientales, y un sinfín de aplicaciones que dependerán de la creatividad de los científicos.
Como expresó el Dr. Lorenzo Segovia, experto en ingeniería de proteínas, las contribuciones de los galardonados con el Nobel “están transformando nuestra forma de pensar y abordar la ciencia”. Sin embargo, el enigma del plegado de las proteínas, como lo planteó Christian Anfinsen, sigue sin resolverse por completo, y AlphaFold no es el final de esta historia.
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La entrevista mencionada apareció en El Economista el 9 de octubre de 2024 bajo el título: “Las proteínas en manos de la IA están generando una revolución”.
