Inteligencia Artificial en los Premios Princesa de Asturias: la importancia de cómo se doblan las proteínas

El alcance de la inteligencia artificial AlphaFold2, desarrollada por DeepMind y premiada con un Princesa de Asturias, todavía no se comprende del todo. Es una gran puerta abierta a nuevos medicamentos, a la lucha contra la contaminación y por la sostenibilidad ambiental. Y, ya mismo, a la comprensión más profunda de la naturaleza.

Conocer la estructura de la proteína espiga del Sars-COV-2 fue fundamental para el desarrollo de la vacuna contra la COVID-19. Crédito: Andriy Onufriyenko

A uno las proteínas le suenan a una cosa que hay que comer para crecer fuerte, para ponerse cachas, unos buenos chuletones que luego convertir en músculo. A uno de esos batidos que se venden en enormes botes de polvos y que beben los más motivados de mi gimnasio low cost después de ducharse, todavía desnudos y perlados de agua. Sí, las proteínas son todo eso, pero también otras cosas: son una de las biomoléculas (junto con los lípidos, los carbohidratos las vitaminas y los ácidos nucleicos) que cumplen un papel fundamental en el funcionamiento del cuerpo humano. Del suyo, por ejemplo. Lo ponía en mi libro de Biología de COU, todavía me acuerdo. Las proteínas no son meros ladrillos orgánicos, también forman enzimas, son funcionales, hace cosas, muchas.  

El otro día viajé con fines periodísticos a la semana de los Premios Princesa de Asturias. Oviedo es mi ciudad natal, así que tampoco fue un viaje tan aventurero. Allí, en una exposición y unas charlas en la antigua Fábrica de Armas, se estaba hablando mucho de proteínas, pero no tanto de cómo definir la tableta de chocolate de tu abdomen como de las diferentes formas que toman estas moléculas y de la importancia de su geometría tridimensional.

El CEO y cofundador de DeepMind, Demis Hassabis, era uno de los cuatro premiados con el Princesa de Asturias de Investigación Científica y Técnica por sus avances en la inteligencia artificial (IA). Estuve escuchando Hassabis, cuya trayectoria conocía como una especie de niño prodigio: es maestro de ajedrez, empezó diseñando videojuegos como el mítico Theme Park (aquel en el que jugabas a levantar un colorido parque de atracciones) y ha acabado cambiando la historia de la ciencia con el desarrollo de la tecnología AlphaFold2. Tuve la impresión durante esos días de que la gente no era realmente consciente del alcance de este desarrollo, y es normal, porque ¿quién demonios entiende sobre la abstrusa estructura molecular de las proteínas? “Hemos encontrado el Santo Grial”, dijo Hassabis en su conferencia ante un público asturiano masivo, pero algo perplejo.

Lo intentaré explicar rápido y regular. Una proteína es una cadena formada por otras moléculas pequeñas llamadas aminoácidos, de los que solo se conocen 20 tipos en la naturaleza. Con solo estos 20 abalorios se forman los largos collares con forman las proteínas. Hay muchísimas combinaciones posibles. En función de la secuencia de aminoácidos que forme una proteína, de las interacciones atómicas y moleculares que se presenten en cada caso, esta se retuerce sobre sí misma tomando una forma tridimensional. Cada secuencia adquiere su forma, cada proteína es de su padre y de su madre.

Y lo que es más importante: de esa forma retorcida y endemoniada depende la función de la proteína. Según la pinta que tenga la molécula hace una cosa o hace otra. Una proteína muy útil, por ejemplo, es la hemoglobina, que transporta el oxígeno de la sangre. La actina forma el esqueleto de las células. La pepsina es indispensable en la digestión, etcétera. Miles de funciones en el cuerpo son cumplidas por diferentes proteínas con diferentes formas.

Hasta hace poco, descubrir la estructura de una sola proteína era una tarea ardua, a la que se dedicaban sufridas tesis doctorales, a través de microscopía, cristalografía o resonancia. Un rollo. Pero ahora, con la inteligencia artificial AlphaFold2, de DeepMind, se hace en un periquete: basta con darle a la máquina la secuencia de aminoácidos para que prediga la estructura de esa proteína. “Introdujimos técnicas de machine learning y encontramos las estructuras de las proteínas con una precisión nunca vistas antes”, dijo Hassabis, “una precisión casi perfecta”. Por fin, en 2020, se daba por resuelto el longevo problema del plegamiento de las proteínas, que traía locos a los científicos.

Ya sabemos cómo son y, por tanto, para qué pueden servir. Esto lo han hecho con 200 millones de proteínas, prácticamente con todas las que existen en la naturaleza, y luego lo han puesto libremente al servicio de investigadores y empresas de todo el mundo. “Ahora es tan fácil como buscar en Google. Pero antes de liberar este conocimiento consultamos a numerosos expertos mundiales en bioética y seguridad. Con esto nos ahorramos miles de millones de horas de investigaciones de doctorado”, dijo el premiado.

Con esta piedra Rosseta de lo proteínico se harán grandes avances. Ya se está investigando una forma de que las proteínas “se coman” los desagradables plásticos sobrantes que enguarran la mar océana. Se desarrollarán vacunas, como la de la malaria, y diversos medicamentos. También cultivos sostenibles. Y se podría combatir el grave problema de las bacterias resistentes a antibióticos. Todavía no tenemos una idea clara del alcance de este descubrimiento, esperemos que no sea decepcionante, o que, como tantas otras veces, caiga en las sucias manos de la rentabilidad o el mal. No teman, las proteínas de toda la vida seguirán disponibles para hacer lucir nuestros bíceps lozanos y reventones.

Sobre la firma

Sergio C. Fanjul

Sergio C. Fanjul es licenciado en Astrofísica y Máster en Periodismo. Tiene varios libros publicados (Pertinaz freelance, La vida instantánea, La ciudad infinita). Es profesor de escritura, guionista de tele, radiofonista y performer poético. Desde 2009 firma columnas, reportajes, crónicas y entrevistas en EL PAÍS y otros medios.

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