En un hito sorprendente en el campo de la biotecnología, el comité del Premio Nobel de Química premió a David Baker, Demis Hassabis y John M. Jumper en octubre de 2023, reconociendo sus contribuciones en el diseño computacional y la predicción de estructuras de proteínas. Este avance ha abierto un nuevo capítulo en la investigación de estos componentes esenciales para la vida.

Uno de los laboratorios que sigue este camino innovador es EvolutionaryScale, una empresa estadounidense que ha logrado sintetizar una proteína fluorescente artificial utilizando inteligencia artificial. Sorprendentemente, este desarrollo simula 500 millones de años de evolución natural en su creación.

La nueva proteína, conocida como esmGFP, pertenece a la familia de las proteínas fluorescentes verdes (GFP). Estas proteínas naturales, que se encuentran en organismos como algunas especies de medusas, jugaron un papel crucial en la investigación científica, siendo el motivo del Premio Nobel de Química en 2008.

A pesar de que el esmGFP se relaciona con la familia de las GFP, su estructura y forma innovadoras lo diferencian, preservando elementos familiares que son reconocibles. Esto nos lleva a la fascinante especulación de que la evolución pudo haber tomado rutas alternativas, favoreciendo la existencia de esta nueva proteína artificial.

El equipo detrás de este desarrollo utilizó un modelo generativo de lenguaje denominado ESM3 (EvolutionaryScale Model 3). Aunque su nombre sugiere la generación de texto, su propósito es crear proteínas. Este modelo revolucionario investiga la secuencia, la estructura tridimensional y la función de múltiples combinaciones, una mejora significativa sobre modelos tradicionales que solo consideran la secuencia de aminoácidos, ignorando su conformación crucial.

El entrenamiento del ESM3 fue un esfuerzo monumental, que requirió la creación de 771 mil millones de paquetes a partir de 3.150 millones de secuencias de proteínas, 236 millones de estructuras y 539 millones de proteínas con sus respectivas funciones. Los detalles de esta extraordinaria investigación fueron publicados en la prestigiosa revista Science, marcando un precedente en la biología computacional.

La importancia de este desarrollo va más allá de la ciencia ficción. La creación de proteínas que podrían haber existido permite especular sobre "lo que pudo ser" en la evolución, pero también abre puertas a aplicaciones prácticas. Un campo prometedor es la medicina; el descubrimiento de nuevas proteínas con funciones similares a las que produce nuestro cuerpo naturalmente podría ofrecer soluciones para una variedad de trastornos.

En un mundo donde la ciencia avanza a pasos agigantados, este descubrimiento no solo es un testimonio de la inteligencia artificial aplicada a la biología, sino que también nos deja preguntándonos qué más podría lograr la ciencia en los próximos años.