David Baker, Demis Hassabis y John Jumper han recibido el Premio Fronteras del Conocimiento de la Fundación BBVA en la categoría de Biomedicina por revolucionar el estudio y el diseño de proteínas mediante esta tecnología para desarrollar nuevos tratamientos clínicos
Hoy en día la efectividad de un tratamiento o una vacuna se encuentra en la sutileza de su diseño molecular. Un cambio en una proteína o en una parte de la cadena del ADN es capaz de conseguir o no su objetivo. Aquí las herramientas de inteligencia artificial (IA) aplicadas en el campo de la Biomedicina son el gran avance del siglo XXI. Por eso, David Baker, Demis Hassabis y John Jumper han recibido el Premio Fronteras del Conocimiento de la Fundación BBVA por revolucionar el estudio y el diseño de proteínas mediante esta tecnología para desarrollar nuevos tratamientos clínicos.
“Por sus contribuciones al uso de la Inteligencia Artificial para la predicción exacta de la estructura tridimensional de las proteínas“, apuntó Angelika Schinieke, presidenta del jurado de los galardones y catedrática emérita de Biotecnología Animal en la Universidad Técnica de Múnich, al anunciar el premio. Se trata de dos herramientas de IA: RoseTTAFold, creada por David Baker, catedrático de Bioquímica de la Universidad de Washington e investigador del Howard Hughes Medical Institute y Hassabis; y AlphaFold, de Demis Hassabis, y John Jumper, CEO e investigador senior, respectivamente, de la compañía de Inteligencia Artificial DeepMind.
Su aportación a la Medicina de este siglo va en dos direcciones: rapidez y exactitud. Hasta ahora, para poner en marcha un nuevo tratamiento o conseguir reparar un mecanismo celular había que investigar el ADN de las células, donde están las instrucciones de funcionamiento. Una vez ahí, había que dar un paso más: conocer cómo seguían dichas órdenes quienes debían ejecutarlas, las proteínas. Y luego, encontrar el fallo y diseñar un plan para eliminarlo. Procesos que podían durar años o lustros.
Para poner en contexto este proceso complejo, Gonzalo Jiménez-Osés, investigador principal del Laboratorio de Química Computacional del CIC bioGUNE (Centro de Investigación Cooperativa en Biociencias) y uno de los nominadores de los premiados, explica que el trabajo de David Baker “fue pionero al desarrollar los principios, tanto físicos como teóricos, para intentar entender cómo la secuencia de los aminoácidos da lugar a sus formas tridimensionales, que en última instancia son las responsables de la actividad biológica de estas proteínas, anticuerpos, etcétera”.
Por un lado, el trabajo de Baker, que lleva resolviendo incógnitas en este campo desde los años 90, y del equipo que forma todo el instituto donde desarrolla su labor es completo. “RoseTTAFold es un programa informático para predecir las estructuras de proteínas naturales y diseñar proteínas completamente nuevas“, explica Baker. “La importancia radica en que las nuevas proteínas pueden ser medicamentos mejorados, por lo que hay muchas aplicaciones médicas nuevas y emocionantes, por ejemplo, la creación de nuevas vacunas o nuevos medicamentos para tratar el cáncer“.
Un ejemplo práctico, es la vacuna contra el Covid que Baker tiene en proceso de aprobación en Corea del Sur, y que está basada en proteínas sintéticas. “Así, por ejemplo, puedes decirle a RoseTTAFold: ‘diseña una proteína que bloquee esta proteína del virus de la gripe’, o ‘diseña una proteína que bloquee estas células cancerígenas’. RoseTTAFold crea esas proteínas. Las hemos fabricado en el laboratorio y encontramos que tienen exactamente esas funciones”, expone Baker. Desde Science, le calificaron ya en 2016 como “el diseñador de proteínas que va a revolucionar la Medicina”.
Demis Hassabis y John Jumper han desarrollado una herramienta para agilizar los procesos en los laboratorios. Su objetivo era conseguir que AlphaFold aprendiera a resolver los problemas de forma ágil y accesible. Jumper cuenta que se trata de “un sistema de aprendizaje profundo, lo que significa que combina un conjunto básico de bloques, llamados arquitectura, con datos externos para aprender principios generales que relacionan la secuencia de las proteínas con su estructura”.
Hassabis destaca que “AlphaFold ya ha incidido en la investigación biológica con un gran impacto en muy poco tiempo. Sabemos que más de un millón de investigadores han utilizado las estructuras predichas por la herramienta en sus investigaciones, y prácticamente todas las compañías farmacéuticas del mundo lo han utilizado en sus programas de descubrimiento de fármacos”. De hecho, la evolución de su trabajo vio la luz en un artículo en Science en 2021.
“Por lo tanto, AlphaFold utiliza este increíble recurso de datos públicos que es el banco de datos de proteínas. Pero la verdadera innovación reside en cómo desarrollamos nuevos componentes básicos para incorporar principios físicos y geométricos de las proteínas a la arquitectura central del sistema, lo que le permite aprender de forma mucho más eficaz a partir de los datos existentes”, subraya Jumper.
TRATAMIENTOS RÁPIDOS, EXACTOS Y A LA CARTA
Más allá de poder navegar y buscar la mejor opción en una suerte de ‘biblioteca’ que recoge todos los algoritmos de datos y estructuras biológicas existentes en la Naturaleza, “estos motores también son capaces de diseñar proteínas a la carta“, apunta Jiménez-Osés.
Con esta herramienta se pueden conseguir terapias revolucionarias. “La mayoría de los medicamentos actuales se fabrican introduciendo pequeñas modificaciones en las proteínas que ya existen en la naturaleza. Ahora que podemos diseñar proteínas completamente nuevas, podemos desarrollar medicamentos mucho más sofisticados y mejorados que, por ejemplo, pueden tratar el cáncer sin los efectos secundarios, fabricarse muy rápidamente en caso de brote de una nueva pandemia y, en general, serán más precisos y más robustos”, recalca Baker.
Gracias a estas herramientas, ahora se conoce la estructura de casi todas las proteínas documentadas, no solo humanas sino también de animales, plantas e incluso bacterias. Este conocimiento tiene una aplicación inmediata en la creación de nuevos fármacos y vacunas. “Ya hemos visto que AlphaFold se emplea en la resolución de una gran variedad de problemas“, resalta Hassabis. “Algunas de las cosas que más nos entusiasman son su uso para el descubrimiento de fármacos, por ejemplo, para combatir la resistencia a los antibióticos, o para tratar de encontrar curas para enfermedades como la malaria”.
De hecho, Jumper ha colaborado con un grupo de investigación de la Universidad de Oxford que estaba trabajando en el desarrollo para una vacuna contra la malaria. Las vacunas suelen incorporar fragmentos de la proteína del agente infeccioso, pero para elegir qué fragmento es el más indicado es crucial conocer la estructura de la proteína candidata. El equipo de Oxford, destaca Jumper, “no entendía bien la estructura de la proteína que necesitaban, y eso les impedía elaborar la configuración adecuada. Utilizaron AlphaFold para predecir la estructura y así pudieron entender qué fragmentos podrían funcionar y cómo fabricar una vacuna a partir de ellos”.
Por Pilar Pérez
Tomado de: Elmundo.es
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