Biología y Biomedicina: David Baker, Demis Hassabis y John Jumper

El jurado destaca que han conseguido «revolucionar el estudio y diseño de proteínas con la IA e impulsar mediante esta tecnología el desarrollo de nuevos tratamientos contra múltiples enfermedades»

El XV Premio Fundación BBVA Fronteras del Conocimiento en la categoría de Biomedicina lo comparten David Baker, Demis Hassabis y John Jumper «por sus contribuciones al uso de la Inteligencia Artificial para la predicción exacta de la estructura tridimensional de las proteínas», en palabras del jurado, un «trascendental» avance con un enorme potencial biomédico para impulsar el desarrollo de nuevos tratamientos contra múltiples enfermedades.

Baker, catedrático de Bioquímica de la Universidad de Washington e investigador del Howard Hughes Medical Institute, es el creador del programa RoseTTAFold, mientras que Hassabis y Jumper, CEO e investigador senior, respectivamente, de la compañía de Inteligencia Artificial DeepMind, son los autores de AlphaFold2. «Ambos métodos computacionales están basados en una sofisticada técnica de aprendizaje profundo que, con una precisión sin precedentes y a una velocidad excepcional, permite a los científicos predecir interacciones entre proteínas, diseñar proteínas completamente nuevas y encontrar nuevas dianas farmacológicas», concluye el acta.

Un atajo tecnológico

La comunidad científica asumía que iba a ser demasiado complicado entender cómo se pliegan las proteínas. Sin embargo los premiados han desarrollado un atajo utilizando Inteligencia Artificial. Jumper cree que «AlphaFold representa el primer ejemplo poderoso de cómo el aprendizaje profundo es capaz de captar la complejidad de los sistemas biológicos y desarrollar la comprensión matemática de cosas extraordinariamente complejas». «AlphaFold ya ha incidido en la investigación biológica con un gran impacto en muy poco tiempo. Más de un millón de investigadores han utilizado sus estructuras y prácticamente todas las compañías farmacéuticas la han utilizado en sus programas de descubrimiento de fármacos», resalta Hassabis.

Sus programas permiten predecir interacciones entre proteínas, diseñar proteínas completamente nuevas y encontrar nuevas dianas farmacológicas

Además de predecir cómo se pliegan las proteínas, el programa RoseTTAFold impulsado por David Baker también ha demostrado ser muy útil para diseñar proteínas completamente nuevas, que «pueden constituir medicamentos mejorados, por lo que hay muchas aplicaciones médicas novedosas y emocionantes. Por ejemplo, se podrán crear nuevas vacunas o nuevos medicamentos para tratar el cáncer«, explica Baker.

A finales de los 90, este bioquímico y biólogo computacional comenzó a explorar maneras de deducir la estructura de las proteínas a partir de los principios físicos y plasmó sus conclusiones en un algoritmo bautizado como Rosetta. Funcionaba relativamente bien para proteínas pequeñas, pero su uso requería grandes recursos computacionales y un conocimiento muy experto. En paralelo, Hassabis y Jumper recurrieron a la Inteligencia Artificial para resolver el problema de manera más ágil y accesible. Jumper lideró un equipo que empleó herramientas de aprendizaje profundo e ingentes cantidades de datos acerca de las secuencias y estructuras de las proteínas conocidas para entrenar a la red neuronal.

En 2018 lanzaron su primer intento, AlphaFold, «pero distaba mucho de tener la precisión que sabíamos que era necesaria para ser relevante a nivel experimental», expone Jumper. De inmediato, se pusieron a diseñar un sistema mejor. Comenzaron de cero y decidieron integrar todo el conocimiento que poseían sobre cómo se pliegan las proteínas dentro de la propia red neuronal. Así, la red no solo tenía la información que aportaban las proteínas ya conocidas, sino que además incorporaba partes del mecanismo de plegado dentro del diseño. «Esto permite que la red aprenda radicalmente más rápido a partir de los datos existentes», afirma Jumper. En diciembre de 2020 presentaron la nueva herramienta, AlphaFold2, a un concurso internacional y su éxito fue rotundo porque conseguía en solo unos días lo que en laboratorio habría llevado años de trabajo.

Durante el anuncio de AlphaFold2, Jumper había perfilado algunos de los conceptos clave para la herramienta, y Baker tomó buena nota de aquellas pistas. «Hicimos una revisión sistemática de las ideas que teníamos, empezamos a experimentar y aquello acabó conformando RoseTTAFold«, relata el investigador. El lanzamiento llegó pocos meses después. El nivel de exactitud era comparable al de AlphaFold2 y contaba con una funcionalidad añadida. No solo permitía predecir la estructura de una proteína a partir de la secuencia de aminoácidos que la generaba en cuestión de horas o incluso minutos, sino que incorporaba también el proceso contrario: a partir de una proteína con una forma dada, obtenía la secuencia de aminoácidos correspondiente.

Nuevos fármacos y vacunas

Ahora, tanto RoseTTAFold como AlphaFold2 son herramientas de acceso libre para la comunidad científica, y las mejoras que se han implementado casi han igualado los tiempos de computación que necesita cada una. Aunque estos programas de Inteligencia Artificial no han sustituido del todo a las técnicas experimentales, ya han revolucionando el campo de la biología. 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, y este conocimiento tiene una aplicación inmediata en la creación de nuevos fármacos y vacunas.

«Ya hemos visto que AlphaFold se aplica a gran variedad de problemas», resalta Hassabis. «Nos entusiasma su uso para el descubrimiento de fármacos, por ejemplo, para combatir la resistencia a los antibióticos, o para tratar de encontrar curas a enfermedades como la malaria». Por el momento, el mayor impacto para la creación de nuevas vacunas y fármacos está siendo el diseño de proteínas artificiales con propiedades a la carta. La actualización más reciente de RoseTTAFold permite, incluso, crear proteínas a partir de descripciones sencillas. «Puedes decirle: diseña una proteína que bloquee esta proteína del virus de la gripe, o una que bloquee estas células cancerígenas. RoseTTAFold creará esas proteínas. Las hemos fabricado en el laboratorio, y encontramos que tienen exactamente esas funciones», indica Baker.

Su herramienta ya ha permitido crear una nueva vacuna contra el coronavirus, que se está utilizando en Corea, y la fabricación de nuevos medicamentos contra el cáncer que se están probando en ensayos clínicos con humanos. Incluso se prevé la creación de un spray nasal que proteja contra el Covid y otros virus respiratorios. «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», asegura.