El Premio Nobel de Química 2024 fue concedido por una mitad a Demis Hassabis y John Jumper (Google DeepMind) por sus trabajos sobre la predicción de la estructura de las proteínas, y por la otra mitad a David Baker (Universidad de Washington) por el diseño computacional de proteínas.
Fuente: nobelprize.org
En claro
Una proteína es una larga cadena de aminoácidos que se pliega en una forma tridimensional compleja, y es esa forma plegada la que rige cómo actúa dentro de la célula. Deducir esa forma a partir únicamente de la secuencia de aminoácidos siguió siendo un problema abierto durante unos cincuenta años. AlphaFold 2, el modelo de inteligencia artificial presentado por el equipo de DeepMind en 2020, hizo caer ese obstáculo: la base de datos asociada ha podido indexar las estructuras de más de 200 millones de proteínas, es decir, la inmensa mayoría de las que la ciencia ha catalogado en la Tierra. El Nobel de Química 2024 distingue esa predicción por un lado y, por el otro, la operación inversa —diseñar nuevas proteínas mediante el cálculo—, llevada a cabo por David Baker.
El premio y sus galardonados
| Parámetro | Valor |
|---|---|
| Distinción | Premio Nobel de Química 2024 |
| Primera mitad | Demis Hassabis y John Jumper (Google DeepMind) |
| Trabajos distinguidos | Predicción de la estructura de las proteínas |
| Segunda mitad | David Baker (Universidad de Washington) |
| Trabajos distinguidos | Diseño computacional de proteínas |
| Modelo en cuestión | AlphaFold 2, presentado por el equipo de DeepMind en 2020 |
| Problema resuelto | Predecir la estructura tridimensional de una proteína a partir de su secuencia de aminoácidos |
| Antigüedad del obstáculo | unos 50 años |
| Cobertura de la base asociada | más de 200 millones de estructuras de proteínas |
Explicación técnica
1. De la secuencia a la forma — Una proteína queda especificada por su secuencia de aminoácidos, pero lo que interesa al biólogo es su compleja estructura tridimensional. Pasar por cálculo de la primera a la segunda es el problema biológico fundamental que permaneció abierto durante cincuenta años, y es el que AlphaFold 2 resolvió.
2. Una base a la escala de lo vivo catalogado — El avance no se detuvo en unas pocas proteínas de demostración: la base de datos asociada al modelo indexa más de 200 millones de estructuras, cubriendo la inmensa mayoría de las proteínas catalogadas en la Tierra por la ciencia.
3. La otra mitad del premio, el problema inverso — Donde la predicción va de la secuencia a la forma, el diseño computacional de proteínas premiado en David Baker parte del objetivo buscado para remontar hasta una proteína por construir. El premio de 2024 reúne ambas direcciones.
Lo que desbloquea el avance
| Ámbito | Lo que permiten los modelos |
|---|---|
| Investigación farmacológica | aceleración drástica de los trabajos |
| Vacunas | desarrollo de nuevas vacunas |
| Ingeniería enzimática | enzimas capaces de degradar el plástico |
| Biología celular y virología | comprensión fina de los mecanismos celulares y virales |
Cadena causal
Predecir la estructura de una proteína, problema biológico fundamental dejado abierto durante unos cincuenta años → desarrollo de un modelo de inteligencia artificial por el equipo de DeepMind → AlphaFold 2, presentado en 2020, predice la estructura tridimensional a partir únicamente de la secuencia de aminoácidos → indexación de más de 200 millones de estructuras en la base de datos asociada → aceleración de la investigación farmacológica, las vacunas, la ingeniería de enzimas y el estudio de los mecanismos celulares y virales → Premio Nobel de Química 2024, compartido con el diseño computacional de proteínas de David Baker.
Fuentes
Referencias verificadas durante la auditoría factual de agosto de 2026: son las páginas
con las que se contrastaron las afirmaciones de este boletín.