{"id":34148,"date":"2024-10-14T08:41:21","date_gmt":"2024-10-14T11:41:21","guid":{"rendered":"http:\/\/eenergetica.com.ar\/?p=34148"},"modified":"2024-10-14T08:41:21","modified_gmt":"2024-10-14T11:41:21","slug":"quienes-ganaron-el-nobel-de-quimica-abrieron-un-panorama-amplio-para-entender-mecanismos-que-ocurren-en-las-celulas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/eenergetica.com.ar\/index.php\/2024\/10\/14\/quienes-ganaron-el-nobel-de-quimica-abrieron-un-panorama-amplio-para-entender-mecanismos-que-ocurren-en-las-celulas\/","title":{"rendered":"&#8220;Quienes ganaron el Nobel de Qu\u00edmica abrieron un panorama amplio para entender mecanismos que ocurren en las c\u00e9lulas&#8221;"},"content":{"rendered":"\n<p>\u201cUno de los descubrimientos que se premian este a\u00f1o se refiere a la construcci\u00f3n de prote\u00ednas espectaculares. El otro tiene que ver con la concreci\u00f3n de un sue\u00f1o de m\u00e1s de 50 a\u00f1os: predecir las estructuras de las prote\u00ednas a partir de sus secuencias de amino\u00e1cidos. Ambos descubrimientos abren enormes posibilidades\u201d. As\u00ed resumi\u00f3 Heiner Linke, presidente del Comit\u00e9 Nobel de Qu\u00edmica, el porqu\u00e9 de los galardones otorgados al brit\u00e1nico&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.nobelprize.org\/prizes\/chemistry\/2024\/hassabis\/facts\/\">Demis Hassabis<\/a>&nbsp;y los estadounidenses&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.nobelprize.org\/prizes\/chemistry\/2024\/baker\/facts\/\">David Baker<\/a>&nbsp;y&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.nobelprize.org\/prizes\/chemistry\/2024\/jumper\/facts\/\">John M. Jumper<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p>Igual que Geoffrey Hinton,&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.agenciacyta.org.ar\/2024\/10\/el-premio-nobel-de-fisica-reconoce-las-decadas-de-avance-que-tuvo-la-ia-y-lo-que-esta-revolucion-va-a-significar-para-la-humanidad\/\">quien ayer obtuvo el Premio Nobel de F\u00edsica<\/a>, Hassabis y Jumper realizaron el trabajo por el que fueron reconocidos bajo las huestes de la empresa que desarroll\u00f3 el motor de b\u00fasqueda web m\u00e1s famoso; en el caso de ellos, en Google DeepMind, donde crearon un modelo de Inteligencia Artificial llamado AlphaFold2 que, seg\u00fan resalta el comunicado de la Academia sueca, \u201cpermiti\u00f3 predecir la estructura de pr\u00e1cticamente los 200 millones de prote\u00ednas identificadas\u201d. Y agrega: \u201cdesde su desarrollo, en 2020, AlphaFold2 fue utilizado por m\u00e1s de dos millones de personas de 190 pa\u00edses\u201d. Hassabis tiene 48 a\u00f1os y Jumper, 39.<\/p>\n\n\n\n<p>Por su parte, Baker, de la Universidad de Washington, en Seattle, y el Instituto M\u00e9dico Howard Hughes, en Chevy Chase, ambos en Estados Unidos consigui\u00f3 dise\u00f1ar computacionalmente prote\u00ednas que no exist\u00edan en la naturaleza.<\/p>\n\n\n\n<p>\u201cGracias a lo que hicieron estos investigadores, hoy por hoy cuando uno encuentra una prote\u00edna nueva puede tener una muy buena idea de qu\u00e9 estructura tridimensional va a tener y, a partir de eso, entender para qu\u00e9 est\u00e1 funcionando esa prote\u00edna, con qui\u00e9n interact\u00faa. Tambi\u00e9n, frente a una enfermedad gen\u00e9tica con cambios en alg\u00fan amino\u00e1cido, se puede saber c\u00f3mo la estructura podr\u00eda estar afectando la funci\u00f3n de la prote\u00edna o, inclusive, inventar prote\u00ednas nuevas\u201d, resumi\u00f3 Julio Caramelo, jefe del Laboratorio de Biolog\u00eda Celular y Estructural de la Fundaci\u00f3n Instituto Leloir.<\/p>\n\n\n\n<p>\u201cSe est\u00e1 viendo \u2013concluy\u00f3 Caramelo\u2013 que cuando uno fabrica las prote\u00ednas que no exist\u00edan en la naturaleza, se pliegan de acuerdo a lo que deseen los programas que desarrollaron estas personas. Esto abre un panorama incre\u00edblemente amplio desde el punto de vista de desarrollar nuevas prote\u00ednas, entender patolog\u00edas y muchos mecanismos que ocurren dentro de las c\u00e9lulas\u201d.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u201cUno de los descubrimientos que se premian este a\u00f1o se refiere a la construcci\u00f3n de prote\u00ednas espectaculares. 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