La Reial Acadèmia Sueca de les Ciències ha atorgat aquest dimecres el Premi Nobel de Química a David Baker "pel disseny computacional de proteïnes" i l'altra meitat conjuntament a Demis Hassabis i John M. Jumper "per a la predicció de l'estructura de proteïnes". L'any passat tres científics van ser guardonats amb aquesta distinció: Moungi G. Bawendi, Louis E. Brus i Alexei I. Ekimov. Se'ls va premiar pel descobriment i la síntesi de punts quàntics. A més del reconeixement, els guanyadors reben un premi en metàl·lic de gairebé un milió d'euros.

En aquesta ocasió el premi reconeix dues recerques diferents. Per una banda, es reconeix a Baker, qui l'any 2003 va aconseguir dissenyar una proteïna diferent de totes les existents i va crear després al seu laboratori moltes proteïnes "espectaculars". L'equip de Baker ha produït proteïnes que es poden fer servir com a vacunes farmacèutiques, nanomaterials i minúsculs sensors.

D'altra banda, Hassabis i Jumper, tots dos investigadors de Google DeepMind a Londres, han fet servir un model d'intel·ligència artificial (IA) per calcular l'estructura de totes les proteïnes humanes. Això els ha permès predir a més l'estructura de pràcticament els 200 milions de tipus de proteïnes que s'han descobert als organismes de la terra.

Setmana dels Nobel

Aquesta setmana s'han entregat tres premis, incloent-hi el d'aquest dimecres, i els pròxims dies s'entregaran dos més: Literatura i Pau, dijous i divendres, respectivament. La ronda de premis conclourà el pròxim dilluns amb el d'Economia. Fins al moment, s'ha entregat el Nobel de Medicina, que enguany ha reconegut la tasca de Victor Ambros i Gary Ruvkun pel descobriment del microARN i el seu paper en la regulació gènica post-transcripcional. El descobriment dels dos científics posa llum sobre el procés de com es regula l'activitat gènica.

Per altra banda, el passat dimarts, es va entregar el Nobel de Física a John J. Hopfield i Geoffrey E. Hinton pels descobriments i invents fonamentals que permeten l'aprenentatge automàtic amb xarxes neuronals artificials, comunament anomenat machine learning. Hopfield va crear una memòria associativa que permet emmagatzemar i reconstruir imatges i altres patrons continguts en dades. Per altra banda, Hinton va inventar un mètode que pot descobrir de forma independent propietats en dades i que s'ha tornat important per a les grans xarxes neuronals artificials que es fan servir avui dia. 

 

Segueix ElNacional.cat a WhatsApp, hi trobaràs tota l'actualitat, en un clic!