Premio BBVA a los creadores de la IA que revoluciona el diseño de fármacos

«Hasta ahora -afirma Óscar Marín, del Medical Research Council en King’s College London (Reino Unido) y secretario del jurado-, se necesitaban años de trabajo muy duro en el laboratorio para predecir la estructura de una única proteína, pero gracias a los avances logrados por los tres premiados ahora solo necesitamos unos pocos minutos en el ordenador para lograr este objetivo». Las contribuciones de Baker, Hassabis y Jumper, añade, «nos van a permitir avanzar mucho más rápidamente en el desarrollo de terapias para múltiples enfermedades».

Además de predecir cómo se pliegan las proteínas que ocurren en la naturaleza, el programa informático RoseTTAFold impulsado por Baker también ha demostrado ser muy útil para diseñar proteínas completamente nuevas a partir de una sencilla descripción de las funciones que se quiere que cumplan. Así, el programa permite obtener proteínas para bloquear desde proteínas del virus de la gripe o del Covid-19 hasta células cancerígenas, y los resultados se han comprobado con éxito en el laboratorio.

«Las proteínas nuevas 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.

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. Este conocimiento tiene una aplicación inmediata en la creación de nuevos fármacos y vacunas.

«Ya hemos visto que AlphaFold se aplica a una gran variedad de problemas», asegura Hassabis. «Algunas de las cosas que más nos entusiasman son su uso para el descubrimiento de fármacos, por ejemplo, para combatir la resistencia a los antibióticos, o para tratar de encontrar curas para enfermedades como la malaria».

Para Gonzalo Jiménez Osés, del CIC bioGUNE, una de las facetas con mayor potencial de esta contribución es en el área biomédica. «Una derivación inmediata va a ser el diseño de nuevos medicamentos», señala mientras que, en el campo de desarrollo de fármacos clásicos, «vamos a descubrir nuevas dianas terapéuticas».

En su opinión, «lo más relevante es que se van a poder conocer con mayor precisión las redes de interacción entre proteínas que tienen lugar en una enfermedad, como por ejemplo el cáncer y procesos del sistema inmunitario, de forma mucho más rápida, y eso va a derivar en nuevos tratamientos porque las simulaciones por ordenador de estos procesos complejos van a ser mucho más fiables».

«AlphaFold ya ha incidido en la investigación biológica con un gran impacto en muy poco tiempo», resalta por su parte Hassabis. «Sabemos que más de un millón de investigadores han utilizado las estructuras predichas por AlphaFold en sus investigaciones, y prácticamente todas las compañías farmacéuticas del mundo han utilizado AlphaFold en sus programas de descubrimiento de fármacos».

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.

Prácticamente todas las compañías farmacéuticas del mundo han utilizado AlphaFold en sus programas de descubrimiento de fármacos

Así, Jumper ha colaborado con un grupo de investigación de la Universidad de Oxford que estaba trabajando en el desarrollo para una vacuna contra la malaria.

«Creo que AlphaFold representa realmente el primer ejemplo poderoso de cómo el aprendizaje profundo es capaz de captar la complejidad de los sistemas biológicos y desarrollar realmente la comprensión matemática de cosas extraordinariamente complejas», explica Jumper.

«Creemos que casi toda la medicina se verá transformada por la revolución del diseño de proteínas -asegura Baker-. La mayoría de los medicamentos actuales se fabrican introduciendo pequeñas modificaciones en las proteínas que ya existen en la naturaleza. 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 robustos».

AlphaFold representa realmente el primer ejemplo poderoso de cómo el aprendizaje profundo es capaz de captar la complejidad de los sistemas biológico

Aunque estos programas de Inteligencia Artificial no han sustituido del todo a las técnicas experimentales, de momento ya han irrumpido con fuerza como complemento a las mismas, revolucionando el campo de la biología.

Tanto RoseTTAFold como AlphaFold2 son herramientas de acceso libre para la comunidad científica, y las mejoras que se han implementado recientemente casi han igualado los tiempos de computación que necesita cada una.