La Real Academia Sueca de las Ciencias ha concedido la mitad de este galardón al bioquímico estadounidense David Baker por diseñar desde cero nuevas proteínas mediante su programa RoseTTAFold. La otra mitad la comparten el británico Demis Hassabis y el también estadounidense John M. Jumper, ambos de la empresa DeepMind de Google, que lograron predecir las estructura proteicas con IA.

Hay más variaciones de una pequeña proteína de 100 aminoácidos de longitud que átomos en todo el universo. Un estudio publicado hoy en la revista Nature afirma que se puede predecir el impacto de cada variante con sencillas operaciones. La investigación tiene implicaciones en el desarrollo de nuevos tratamientos para enfermedades.

El nuevo trabajo de investigadores del CSIC permite la aplicación masiva de estos métodos de IA de aprendizaje profundo para entender las estas moléculas en organismos menos estudiados, identificar nuevas funciones de genes y explorar qué proteínas pueden ser de interés biomédico y biotecnológico con mayor precisión que los técnicas tradicionales.

Un estudio, liderado por el Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas, revela una vía de señalización molecular entre músculo y cerebro que controla que al hacer ejercicio tengamos el impulso de no parar. Los resultados podrían servir de base para diseñar fármacos que predispongan al ejercicio, y elaborar planes de entrenamiento personalizados.

Investigadores del Centro de Regulación Genómica han descubierto que es posible usar un mecanismo de defensa frente a los virus para acelerar la creación de líneas de células madre femeninas. El estudio, realizado en ratones, puede impulsar el desarrollo de fármacos y terapias personalizadas, especialmente para mujeres y personas con dos cromosomas X.

Con organoides de tumores creados a partir de células de pacientes, investigadores del Instituto de Bioingeniería de Cataluña (IBEC) han demostrado la capacidad de las células madre de cáncer colorrectal para cambiar sus propiedades mecánicas, lo que facilita el proceso metastásico. El avance podría contribuir al desarrollo de nuevas estrategias para tratar de evitarlo.

Un estudio sobre miles de tumores mamarios ha descubierto que las secuencias genéticas hereditarias son potentes predictores de la enfermedad y de su mortalidad. La nueva información podría ayudar a abordar la dolencia en etapas tempranas.

La forma en que las células tumorales mueren con la quimioterapia resulta diferente de lo que se creía hasta ahora. Un equipo científico de Países Bajos ha encontrado la función clave que tiene el gen Schlafen11 en este proceso. Los autores creen que el hallazgo podría ser clave en futuros tratamientos.

Otra vuelta de tuerca en el estudio de la nutrición durante el embarazo. El contenido proteínico podría afectar a la fisonomía de la descendencia, según un estudio en animales publicado en Nature Communications. Este hallazgo, aún lejos de extrapolarse a los humanos, explica cómo los factores ambientales repercuten en el feto en crecimiento.