La Real Academia Sueca de las Ciencias ha otorgado este miércoles el Premio Nobel de Química a David Baker "por el diseño computacional de proteínas" y la otra mitad conjuntamente a Demis Hassabis y John M. Jumper "para la predicción de la estructura de proteínas". El año pasado tres científicos fueron galardonados con esta distinción: Moungi G. Bawendi, Louis E. Brus y Alexei I. Ekimov. Se les premió por el descubrimiento y la síntesis de puntos cuánticos. Además del reconocimiento, los ganadores reciben un premio en metálico de casi un millón de euros.

En esta ocasión el premio reconoce dos búsquedas distintas. Por un lado, se reconoce a Baker, quien en 2003 consiguió diseñar una proteína diferente a todas las existentes y creó después en su laboratorio muchas proteínas "espectaculares". El equipo de Baker ha producido proteínas que se pueden utilizar como vacunas farmacéuticas, nanomateriales y minúsculos sensores.

Por otro lado, Hassabis y Jumper, ambos investigadores de Google DeepMind en Londres, han utilizado un modelo de inteligencia artificial (IA) para calcular la estructura de todas las proteínas humanas. Esto les ha permitido predecir además la estructura de prácticamente los 200 millones de tipos de proteínas que se han descubierto en los organismos de la tierra.

Semana de los Nobel

Esta semana se han entregado tres premios, incluido el de este miércoles, y en los próximos días se entregarán otros dos: Literatura y Pau, jueves y viernes, respectivamente. La ronda de premios concluirá el próximo lunes con el de Economia. Hasta el momento, se ha entregado el Nobel de Medicina, que este año ha reconocido la labor de Victor Ambros y Gary Ruvkun por el descubrimiento del microARN y su papel en la regulación génica post-transcripcional.El descubrimiento de los dos científicos pone luz sobre el proceso de cómo se regula la actividad génica.

Por otro lado, el pasado martes, se entregó el Nobel de Física a John J. Hopfield y Geoffrey E. Hinton por los descubrimientos e inventos fundamentales que permiten el aprendizaje automático con redes neuronales artificiales, comúnmente llamado machine learning. Hopfield creó una memoria asociativa que permite almacenar y reconstruir imágenes y otros patrones contenidos en datos. Por otro lado, Hinton inventó un método que puede descubrir de forma independiente propiedades en datos y que se ha vuelto importante para las grandes redes neuronales artificiales que se utilizan hoy en día.