John M. Jumper nació en 1985, en Little Rock, Arkansas. Se formó en la Universidad de Chicago, donde también obtuvo su doctorado en 2017 por su trabajo en el uso del aprendizaje automático para simular el plegamiento y la dinámica de las proteínas. Junto con Hassabis y otros colegas creó AlphaFold, un modelo de IA que predecía estructuras de proteínas a partir de una secuencia de aminoácidos. Esta contribución le valió un lugar en la lista de las “10 personas que más importan” de 2021, de la revista Nature; y el Premio Fundación BBVA Fronteras del Conocimiento en la categoría “Biología y Biomedicina”.
La Asamblea Nobel premia a los científicos estadounidenses por el descubrimiento de una nueva clase de moléculas de ARN que desempeñan un papel fundamental en la regulación de los genes.
¿Cuál fue su contribución?
Las proteínas son fundamentales en la vida biológica, están codificadas por genes y se ensamblan en los ribosomas para formar largas cadenas de aminoácidos y convertirse en músculos, cabellos, exoesqueletos y enzimas, que catalizan reacciones químicas dentro de nuestro cuerpo, hormonas y anticuerpos.
La importancia de las proteínas en el campo biológico es conocida desde el siglo XIX. Pero no fue hasta mediados del año pasado cuando los avances tecnológicos en bioquímica permitieron comenzar a estudiar su estructura. Para descubrir la estructura tridimensional de las proteínas se desarrolló la cristalografía de rayos X, una invención por la que los biólogos John Kendrew y Max Perutz recibieron el Nobel de Química en 1962. Aunque la cristalografía de rayos X es una técnica de análisis refinada, es lenta, costosa y no puede utilizarse con todas las proteínas. Por lo tanto, poder predecir su estructura a partir de los aminoácidos que las constituyen proporcionaría una herramienta de investigación muy valiosa.
En 1994, se puso en marcha la Evaluación Crítica de la Predicción de la Estructura de las Proteínas (CASP, por su siglas en inglés), una competencia para intentar adivinar las estructura dimensional de algunas proteínas. Después de casi dos décadas y de múltiples intentos, Alphafold, el modelo de IA desarrollado por Demis Hassabis, alcanzó un precisión predictiva del 60%, muy por encima de la media de la competencia; que lleva tiempo estancada en torno al 40%, pero aún por debajo del objetivo del 90% fijado por los organizadores. A la invención de Hassabis se unió Jumper, quien utilizó su experiencia en la simulación de la dinámica de proteínas para desarrollar una nueva IA. En el CASP de 2020, AlphaFold2 fue capaz de predecir la secuencia de cualquier proteína con resultados comparables en precisión a los de la cristalografía de rayos X. Después de 50 años, el desafío finalmente había terminado.
Se trata de pequeñas moléculas de ARN que ayudan a regular la expresión de los genes y, por tanto, la forma en que una célula se desarrolla, se diferencia o enferma.
¿Quiénes ganaron el Nobel anterior?
Moungi G. Bawendi, Louis E. Brus y Alexei I. Ekimov recibieron el Premio de Química del año pasado por sus estudios sobre los puntos cuánticos. Estos son partículas diminutas que tienen propiedades únicas y que hoy se utilizan para iluminar pantallas basadas en la tecnología QLED. Durante dicha premiación, Johan Åqvist, presidente del Comité Nobel de Química explicó que “los puntos cuánticos tienen muchas propiedades fascinantes e inusuales”. La aportación de los galardonados podría ser beneficiosa en el futuro para la electrónica flexible, los sensores diminutos, las células solares más delgadas y la criptografía cuántica.
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El premio se entregó hoy a dos ‘no físicos’: John J. Hopfield y Geoffrey E. Hinton, conocido como el “Padrino de la IA”.
¿Qué premios quedan por entregar?
Tras la entrega de los Nobel 2024 de Medicina, Física y Química, continúa la semana de los prestigiosos premios mañana, 10 de octubre, donde se anunciará el Premio Nobel de Literatura y el viernes 11 de octubre el de la Paz. Por último, el próximo lunes, 14 de octubre, se otorgará el de Economía, cerrando así la semana Nobel.
Información adicional de Simone Valesini
Artículo originalmente publicado en WIRED Italia. Adaptado por Alondra Flores.