![\"\"](\"http:\/\/www.cchen.cl\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/nobel_quimica.png\")
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Este a\u00f1o, la <\/span>Real Academia de las Ciencias<\/b> de Suecia otorg\u00f3 el Premio Nobel de Qu\u00edmica a <\/span>David Baker<\/b>, de la Universidad de Washington, por su trabajo en el dise\u00f1o de prote\u00ednas mediante computaci\u00f3n, y a <\/span>Demis<\/b> Hassabis<\/b> y <\/span>John Jumper<\/b>, ambos de Google DeepMind, por la predicci\u00f3n de estructuras proteicas utilizando inteligencia artificial. Estas contribuciones abren nuevas puertas a terapias personalizadas, f\u00e1rmacos m\u00e1s eficientes y a la creaci\u00f3n de nuevos materiales con propiedades espec\u00edficas.<\/span><\/p>\n El comit\u00e9 a cargo de otorgar el galard\u00f3n ha destacado las potenciales aplicaciones de sus logros cient\u00edficos en numerosos procesos en los que est\u00e1n implicadas las prote\u00ednas, desde el desarrollo m\u00e1s r\u00e1pido de vacunas al\u00a0descubrimiento de nuevos nanomateriales, pasando por el dise\u00f1o de f\u00e1rmacos dirigidos para tratar c\u00e1ncer\u00a0o la evoluci\u00f3n a una industria qu\u00edmica m\u00e1s verde.<\/span><\/p>\n Desde el <\/span>Centro de Investigaciones Nucleares para Aplicaciones en Salud y Biomedicina<\/b> (CINASB) de la Comisi\u00f3n Chilena de Energ\u00eda Nuclear (CCHEN<\/abbr>) se refirieron a estas investigaciones, que catalogaron como relevantes, por cuanto posibilitan \u201cacelerar estudios de enfermedades y la s\u00edntesis de materiales de forma m\u00e1s precisa, aprovechando recursos computacionales y de inteligencia artificial. En nuestro contexto, los avances en el dise\u00f1o computacional y la predicci\u00f3n de estructuras proteicas pueden aplicarse, por ejemplo, en la creaci\u00f3n de prote\u00ednas que se acoplen de manera estable a radion\u00faclidos, dirigi\u00e9ndose espec\u00edficamente a receptores o ant\u00edgenos en c\u00e9lulas tumorales. Esto no s\u00f3lo mejora la selectividad de los tratamientos, sino que tambi\u00e9n reduce la toxicidad en los tejidos sanos, aumentando la eficacia del diagn\u00f3stico y el tratamiento mediante radiof\u00e1rmacos\u201d, se\u00f1al\u00f3 el Dr. Felipe Olate Moya.\u00a0<\/span><\/p>\n Por otra parte, la Dra. Ethel Vel\u00e1squez indic\u00f3 que \u201cAdem\u00e1s, el uso de inteligencia artificial para predecir la estructura de prote\u00ednas, sin duda permitir\u00e1 acelerar el desarrollo de nuevos f\u00e1rmacos. Al analizar grandes conjuntos de datos y simular c\u00f3mo se comportar\u00e1n las estructuras proteicas en diferentes condiciones, ser\u00e1 posible dise\u00f1ar, probar y seleccionar las mol\u00e9culas m\u00e1s prometedoras para un determinado fin, as\u00ed como estudiar combinaciones de mol\u00e9culas que pueden ser compatibles para lograr un efecto superior o m\u00e1s duradero. Este enfoque brindar\u00e1 herramientas para refinar y escoger con mayor precisi\u00f3n las mol\u00e9culas candidatas con las cuales se realizar\u00e1n estudios m\u00e1s complejos, reduciendo significativamente el tiempo y los costos asociados con la investigaci\u00f3n y desarrollo de medicamentos\u201d.<\/span><\/p>\n Asimismo, la capacidad de dise\u00f1ar y predecir la estructura de prote\u00ednas tambi\u00e9n podr\u00eda ser clave en el desarrollo de biomateriales con propiedades espec\u00edficas, optimizando su biocompatibilidad, estabilidad y funcionalidad. \u201cAjustando su estructura, podr\u00edamos mejorar sus propiedades mec\u00e1nicas, hacerlas biodegradables o incluso autorreparables, lo que facilitar\u00eda su integraci\u00f3n biol\u00f3gica mediante la se\u00f1alizaci\u00f3n celular\u201d, coment\u00f3 el Dr. Olate. Estos biomateriales multifuncionales ser\u00edan ideales para aplicaciones como andamios en ingenier\u00eda de tejidos, promoviendo la regeneraci\u00f3n y controlando la interacci\u00f3n con el entorno biol\u00f3gico. En estas \u00e1reas, precisamente, el CINASB ya est\u00e1 trabajando.<\/span><\/p>\n \u201cEl trabajo de Hassabis y Jumper tiene un potencial impacto en el estudio de enfermedades que involucran un funcionamiento anormal de prote\u00ednas, como el Alzheimer, el Parkinson y el Huntington. Estos avances podr\u00edan abrir la puerta a tratamientos m\u00e1s efectivos para estas enfermedades neurodegenerativas, donde a\u00fan no existe una cura. En el CINASB reconocemos la importancia de estos desarrollos y buscamos estar alineados con estos avances cient\u00edficos para seguir aportando al progreso de la ciencia y la tecnolog\u00eda, en beneficio de la salud y el bienestar\u201d, concluy\u00f3 el Dr. Felipe Olate.<\/span><\/p>\n De igual modo, la Dra. Ethel Vel\u00e1squez se\u00f1al\u00f3 que \u201cLa capacidad de dise\u00f1ar prote\u00ednas de forma precisa tiene un alcance que a\u00fan no se vislumbra en su totalidad. Podr\u00eda permitir en el futuro la creaci\u00f3n de terapias personalizadas adaptadas a las necesidades individuales de los pacientes, por ejemplo identificando blancos moleculares para enfermedades como el c\u00e1ncer, trastornos del sistema inmune o enfermedades raras, que representan grandes preocupaciones para la medicina; tambi\u00e9n hacer posible la creaci\u00f3n de prote\u00ednas que act\u00faen como \u201cetiquetas o marcas\u201d para una mol\u00e9cula potencial blanco terap\u00e9utico, la generaci\u00f3n en el laboratorio de anticuerpos altamente espec\u00edficos para ciertos ant\u00edgenos caracter\u00edsticos en determinadas patolog\u00edas, y encontrar mejores formas de promover la respuesta inmunitaria, facilitando as\u00ed el desarrollo de t\u00e9cnicas diagn\u00f3sticas y de terapias m\u00e1s precisas y efectivas. Por ello, la comunidad cient\u00edfica y m\u00e9dica en el mundo espera grandes contribuciones de estos conocimientos, que se traduzcan en beneficio hacia la medicina y finalmente a la salud de las personas\u201d.<\/span><\/p>\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Este a\u00f1o, la Real Academia de las Ciencias de Suecia otorg\u00f3 el Premio Nobel de Qu\u00edmica a David Baker, de la Universidad de Washington, por su trabajo en el dise\u00f1o de prote\u00ednas mediante computaci\u00f3n, y a Demis Hassabis y John Jumper, ambos de Google DeepMind, por la predicci\u00f3n de estructuras proteicas utilizando inteligencia artificial. 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