Ráfagas 313

Ráfagas

Sergio de Régules

Ilustración: revista ¿Cómo ves?

Premios Nobel 2024

Fisiología o Medicina

Los estadounidenses Victor Ambros y Gary Ruvkun obtuvieron el premio en esta categoría por descubrir un tipo de moléculas, hoy llamadas microarn, que controlan el ritmo de fabricación de proteínas dentro de las células de los organismos multicelulares. La acción de los microarn coordina el desarrollo de un organismo, y también está relacionada con la salud.

Ambros y Ruvkun investigaban, cada uno por su cuenta, ciertas mutaciones del gusano Caenorhabditis elegans, un organismo muy socorrido en la investigación porque tiene menos de 1 000 células, que pueden verse en acción de manera individual. Cuando descubrieron que estaban ambos sobre la misma pista decidieron colaborar en vez de competir.

Las proteínas se fabrican dentro de las células. El proceso empieza cuando la molécula de arn copia las instrucciones codificadas en el adn (que se encuentra en el núcleo celular) y las traslada al citoplasma, donde se ensamblan las proteínas. Ambros y Ruvkun demostraron que las moléculas de microarn (de las cuales hay cerca de 1 000 tipos en el organismo humano) actúan como un capataz que regula cuándo empieza, cuándo termina y a qué ritmo procede la fabricación. Muchas enfermedades se deben a excesos o deficiencias de ciertas proteínas causados por un desequilibrio en el ritmo de fabricación; dicho de otro modo, a fallas en el funcionamiento de las moléculas de microarn.

Cuando Ambros y Ruvkun publicaron estos resultados, en 1993, hubo poco interés. Sus colegas pensaban que los microarn sólo existían en los gusano C. elegans, pero Ruvkun descubrió, años después, que también se encuentran en los seres humanos y muchos animales. Hoy se están poniendo a prueba terapias basadas en el descubrimiento de los galardonados para combatir cáncer, cardiopatías y trastornos neurodegenerativos.

Fisiología o Medicina © The Nobel Committee for Physiology or Medicine. Ill. Mattias Karlén

Física

El premio de Física de este año se otorgó al estadounidense John Hopfield y al británico-canadiense Geoffrey Hinton por sentar las bases para la creación de sistemas de cómputo capaces de aprender de una forma parecida a la humana: las redes neuronales artificiales. Sin sus contribuciones no sería posible el auge reciente de la inteligencia artificial.

En 1982 Hopfield publicó un artículo en el que explicaba, con base en principios físicos muy generales, cómo construir un programa capaz de almacenar y recuperar patrones, inspirado en las neuronas y sus conexiones. El sistema de Hopfield podría además recuperar esos patrones a partir de información incompleta, un poco como lo hace el cerebro cuando uno trata de recuperar una palabra que tiene en la punta de la lengua. Semejante sistema puede implementarse por medio de un conjunto de elementos procesadores sencillos interconectados, como las redes de neuronas en el cerebro: una “red neuronal”. Cada nodo de esta red podía estar en uno de dos estados (prendido o apagado, por ejemplo) y cambiar de estado en función de la intensidad de las señales que recibe de los otros nodos. Hopfield demostró matemáticamente que una red así sería capaz de comportamientos muy complicados, útiles para construir un programa con algunas capacidades parecidas a las del cerebro.

Tres años después, Geoffrey Hinton y dos colaboradores aplicaron otros principios físicos para diseñar una red neuronal capaz de discernir patrones en los datos que almacenaba, aprender a partir de ejemplos y generar ejemplos similares, como hacen los modelos generativos de hoy. La llamaron “máquina de Boltzmann”, en honor al físico austriaco Ludwig Boltzmann, pionero de la aplicación de la estadística en física a principios del siglo xx.

No es difícil reconocer en el trabajo de estos pioneros los principios fundamentales sobre los que operan las inteligencias artificiales que han proliferado recientemente y que están transformando la vida y la investigación científica.

Fisiología o Medicina ©Johan Jarnestad/The Royal Swedish Academy of Sciences

Química

El Nobel de Química 2024 también premia trabajos con inteligencia artificial. Los ganadores son el británico Demis Hassabis y el estadounidense John Jumper, ambos de la empresa Google DeepMind, junto con el también estadounidense David Baker, de la Universidad de Washington. Su trabajo constituye un avance en el peliagudo y persistente problema de calcular qué forma adoptará una proteína a partir de la secuencia de aminoácidos que la compone.

Las proteínas son cadenas muy largas de moléculas llamadas aminoácidos. Esta retahíla de aminoácidos se contorsiona y se pliega de maneras muy complicadas para tomar una forma que dictará qué hace la proteína, una especie de origami molecular. Pero la mera sucesión de aminoácidos no basta para predecir la estructura de una proteína. Hasta hace muy poco los investigadores tenían que experimentar con proteínas ya formadas para entender exactamente cómo se plagaban, un proceso lento y laborioso que sirve para entender cómo funcionan e interactúan con su medio.

David Baker y su equipo ya creaban proteínas por encargo antes de que hubiera herramientas de ia. Diseñaban la molécula que querían y luego usaban un modelo computacional que hurgaba en bases de datos de proteínas conocidas para buscar la secuencia de aminoácidos que pudiera dar la forma que buscaban. Una vez encontrada, la fabricaban manipulando bacterias. En 2003 el equipo creó la primera proteína totalmente nueva, es decir, no diseñada por la evolución.

Hassabis y Jumper crearon el programa de ia AlphaFold, que en 2020 resolvió por fin el problema general de predecir, con una certeza razonable, la estructura de una proteína a partir de su secuencia de aminoácidos. Hoy podemos hacer en minutos lo que antes tomaba meses o incluso años de trabajo de laboratorio. AlphaFold ya tiene más de 20 mil citas en la bibliografía especializada. Una aplicación interesante es fabricar proteínas prediseñadas, como David Baker, para obtener medicinas y terapias novedosas (Baker y su equipo ya han fabricado vacunas y un tratamiento experimental para la enfermedad celíaca). La investigación en este importante rubro y en la química en general se ha acelerado a velocidades vertiginosas gracias al trabajo de los galardonados.