El comité del Premio Nobel ha puesto el foco este 2024 en conocimientos y tecnologías tan aparentemente disruptivas como prometedoras. Y, a simple vista, fuente de relatos conspiranoicos alrededor de un futuro biónico, control mental y de inteligencias extendidas. La realidad: se ha premiado cosas que explican, por ejemplo, por qué somos tan distintos a una mosca, pese a tener un genoma no tan distante. Cómo fabricar neuronas artificiales capaces de aprender. O cómo fabricar el origami más pequeño del universo. Estos son los ganadores de los Nobel de 2024 en Medicina/Fisiología, Física y Química:
Premio Nobel de Medicina 2024 para Victor Ambros y Gary Ruvkun y su microARN
Antes siquiera de que fueras un embrión, apenas fuiste un puñado de células capaces de convertirse en cualquier tejido. Sabemos que el ADN contienen las instrucciones para fabricarte tal cual eres; Pero, ¿cómo puede una célula saber que tiene que desarrollarse en forma de neurona o de bastón o de uña de un dedo? El ARN es como un traductor automático que puede transcribir parte de ese texto para que se puedan fabricar proteínas (la base de lo que serán tejidos más tarde).
Victor Ambros y Gary Ruvkun descubrieron unas diminutas moléculas de microARN que son como acotaciones para interpretar texto de las instrucciones del ARN mensajero que fabrica proteínas en las células. Pueden silenciar todo un texto entero o lo contrario. De modo que aunque en esencia tengamos instrucciones parecidas en algunas cosas a las de una mosca, un microARN puede marcar la diferencia.
- No: no te lo están inyectando en vacunas: Esto no tiene que ver con el ARN mensajero utilizado en las vacunas anticovid, por ejemplo. Tampoco tiene que ver con el grafeno o nanobots. Aunque, ciertamente, podrían enfocarse estas tecnologías para desarrollar terapias muy personalizadas que, por ahora, son una utopía.
- Dato extra: Ambros y Ruvkun se han llevado antes de este Nobel de 2024 premios como el Breakthrough, el Lasker. Ambros recordó la figura de dos mujeres que han publicado con él sus hallazgos: Rhonda Feinbaum y su también esposa Rosalind Lee. Como comprobarás, ni uno de los Nobel de ciencias ha ido a parar a una mujer este año.
Premio Nobel de Física 2024 para John Hopfield y Geoffrey Hinton
La inteligencia artificial es uno de los grandes terrenos de moda de 2024, pero la física que subyace detrás es un campo iniciado hace más de medio siglo. Hopfield y Hinton estuvieron ahí en sus comienzos y acotaron métodos y bases para lo que hoy llamamos aprendizaje automático. Esto les ha valido el Nobel de física (no hay uno de tecnología o computación).
Fijándose en un cerebro humano, podemos pensar que la unidad de procesamiento (de pensamiento) básica es la neurona y sus conexiones. Así nacieron las primeras redes neuronales ideadas por Hopfield. Una vez con la base física, Hinton le enseñó a esas redes a centrarse en elementos característicos de conjuntos de datos de la realidad: por ejemplo, una imagen. Los bigotes son característicos de una imagen de un gato, frente a la de una tortuga. El sistema tiene que aprender de cero cada vez para saber qué tiene enfrente.
- No: la IA no se ha vuelto consciente (aunque Hinton no lo tiene tan claro): Ni la más sofisticada IA generativa de lenguaje, como GPT, tiene conciencia o sensaciones. Son generadores de mensajes que, estadísticamente, considera que mejor cuadran en un contexto. Hablan muy bien, eso sí. Y plantean algunas preguntas filosóficas. Pero Hinton dejó su puesto de investigación en Google alarmado por el descontrolado progreso de las IA que se están entrenando, que considera al borde de superar a la inteligencia humana.
- Dato extra: Hinton es considerado un gurú de la IA, aunque quizás demasiado enfocado en comparar todo con el cerebro humano. Tiene ya algunos de los mejor dotados premios del mundo: Un premio Turing (el Nobel de informática), y en España, un Princesa de Asturias y un Fronteras del Conocimiento de la Fundación BBVA.
Premio Nobel de Química 2024 para Baker, Hassabis y Jumper, los hombres de Google
Las proteínas son algo más que los garbanzos o la carne que comes. Son, en esencia, tú. Una cantidad enorme de procesos del organismo están regidos por proteínas. Pero no sólo tienen que fabricarse o estar. Tienen que plegarse y empaquetarse bien. Cuando el más mínimo de esos pliegues microscópicos falla, puede ocurrir un desastre, traducido en enfermedad o muerte, como contaba en este capítulo de Tampoco es el fin del mundo (hacia el minuto 28:20) la biotecnóloga Núria Montserrat. Y, al contrario, controlar sus formas puede ser el origen de un tratamiento.
El gran reto es controlar el origami molecular de nuestras células. Y en ello ha resultado clave la computación masiva. El jurado ha distinguido Hassabis y Jumoper por el uso de inteligencia artificial para la predicción exacta de la estructura tridimensional de las proteínas. Ellos están dentro del ambicioso programa Alpha Fold de Deep Mind (Google). David Baker fue un poquito más lejos. Gracias a su programa RoseTTAFold, puede plegar proteínas, fabricar pajaritas de papel molecular nuevas, que no existen en la naturaleza, con funciones específicas. Pueden ser útiles desde en medicina a energía.
- No, esto no son máquinas fabricando embriones: Aunque existen maquinarias moleculares que hemos sido capaces de desarrollar. Aunque podamos controlar parte del proceso del plegado de proteínas. Incluso aunque podamos fabricar algo así como embriones sintéticos… este tipo de investigaciones están muy lejos de servir para ello.
- Dato extra: Cuenta Hassabis que en 2018 empezó a jugar con la IA de ajedrez de Google, que él mismo había creado, para ver cómo aprendía. Hassabis ganó las primeras partidas sin problema. Por la noche, la IA ya era –casi oficialmente– la mejor jugadora que jamás hubiese existido. Prever la estructura de proteínas tiene algo de ajedrez. Pero el tablero es el organismo. Y las posibles jugadas, las 200 millones de proteínas y su interacción con él. Él y sus colegas cogalardonados estuvieron en Bilbao en 2023 recogiendo un premio Fronteras del Conocimiento.
- Peter Brzezinski, Heiner Linke, Johan Åqvist (Comité del Nobel, Química)
- Ulf Danielsson, Olle Eriksson, Anders Irbäck, Ellen Moons (Comité del Nobel, Física)
- Google DeepMind