Premios Novel 2024, Medicina, Física, Química.

Los premios se instituyeron en 1895 como última voluntad de Alfred Nobel (1833 - 1896), inventor e industrial sueco, su invento más famoso fue el de la dinamita, y comenzaron a entregarse en 1901 en las categorías de: Física, Química, Fisiología o Medicina, Literatura y Paz. Causando extrañeza el no concebir una entrega similar en el campo de las Matemáticas.

La Real Academia de las Ciencias de Suecia es la encargada de nombrar a los ganadores de los Premios Nobel de Física y de Química; mientras que la Asamblea del Nobel del Instituto Karolinska elige al ganador de Medicina, y la Academia Sueca nombra al ganador del de Literatura, se entregan en una ceremonia celebrada cada 10 de diciembre en Estocolmo. El Nobel de la Paz, en cambio, es elegido por el Comité Noruego del Nobel, y se entrega en la ciudad de Oslo.

Distinciones en el año 2024, concernientes a las ciencias exactas.

El Nobel de Medicina, a investigadores por hallazgo de micropartículas de ácido ribonucleico (ARN).

Los premios Nobel de las ciencias duras: Física, Química y Fisiología o Medicina.

Fotografia de la Agencia Ap / Archivo.

Los científicos Victor Ambros y Gary Ruvkun ganaron el Premio Nobel de Fisiología o Me- dicina 2024 por el descubrimiento de los microARN, que son diminutas partículas de ácido ribonucleico (ARN) y el papel que juegan en la regulación de la actividad de los genes según su contexto celular, anunció la Asamblea Nobel del Instituto Karolinska de Estocolmo.

En una entrevista difundida en la página web del premio, Olle Kämpe, del Comité Nobel de Fi- siología o Medicina, dijo que: "El hallazgo de Ambros y Ruvkun tiene gran relevancia porque puso en evidencia una nueva capa en la regulación genética, revelando un mecanismo adicional por el cual las células regulan la actividad de los genes”.

La principal contribución de esta investigación, de acuerdo con la Gaceta UNAM, es que: "Abrió puertas a nuevos estudios que pueden transformar la medicina moderna, sobre todo, en la atención de enfermedades como cáncer, males cardiovasculares y trastornos neurológicos".

La publicación universitaria señala que: "Ambros descubrió un tipo de (microARN) en 1993, cuando estudiaba el gusano "Caenorhabditis elegans", usado como modelo en biología, por su simplicidad y su capacidad para imitar ciertos procesos biológicos que ocurren también en humanos y otros animales. En ese momento, el hallazgo se consideró una rareza, sin mayor relevancia para organismos más complejos. Sin embargo, esto cambió en el año 2000, cuando Ruvkun encontró otro (microARN). A partir de entonces comenzaron a identificarse cientos de ellos, en una variedad de organismos, incluidos los humanos. En la actualidad se sabe que el genoma humano codifica más de mil (microARN) diferentes".

Para explicarlo de manera sencilla puede usarse una analogía en la que el Ácido Desoxirribonucleico (ADN) de una célula funciona como instrucciones para hacer una comida, y una sustancia identificada como "ARN mensajero" (ARNm) es una receta escrita en un papel que alguien va a seguir para preparar el platillo.

En este contexto, los (microARN), descubiertos por Ambros y Ruvkun funcionan como pequeñas notas que alguien coloca sobre partes específicas de la receta, cubriendo determinadas instrucciones.

Según dónde se coloquen esos "postits", el cocinero puede preparar la comida con menos ingredientes o no siguiendo las instrucciones completamente, lo que genera platillos diferente en cada caso.

Plantea la Gaceta UNAM: "A partir de los hallazgos de Ambros y Ruvkun, ahora se investiga cómo se puede utilizar el conocimiento de los (microARN) para diseñar tratamientos que restauren el equilibrio en la regulación génica en enfermedades".

Se estima que las terapias basadas en (microARN) podrían inhibir genes causantes de resistencia a los medicamentos en células cancerosas, mejorando la eficacia de los tratamientos.

Victor Ambros, nacido en Hanover en 1953, es profesor de ciencias naturales en la Facultad de Medicina de la Universidad de Massachusetts, y llevó a cabo en la Universidad Harvard la investigación que le valió la distinción.

En tanto, Gary Ruvkun nació en Berkley en 1952 e hizo su descubrimiento en el Hospital General de Massachusetts y la Facultad de Medicina de Harvard, donde es profesor de Genética.

En una entrevista difundida por el sitio oficial del Nobel, Victor Ambros refirió que fue a través de su hijo que se enteró de que había ganado el premio. Sucedió que: “Un periodista lo llamó, y entonces él me llamó a mí, y me preguntó: ‘¿has recibido llamadas de Suecia?’”

Tras recibir la noticia, admitió que su primera sensación fue de sorpresa, y luego vino la alegría. “Cuando este tipo de cosas le suceden a los científicos básicos, especialmente a los que trabajan con los nematodos, creo que es maravilloso para todos los que hacen estos esfuerzos. Es una celebración no de una persona en particular, sino de una forma de hacer ciencia”.

Ambros consideró que el galardón es un reconocimiento a “los estudios genéticos de un fenómeno complicado impulsados por la curiosidad y con la esperanza de aprender un poco más sobre cómo funciona el fenómeno, y siempre es sorprendente cuando los descubrimientos son lo suficientemente nuevos como para ser de interés general”.

El es reconocido como pionero en el campo de la Biología Molecular y Genética, y celebró compartir el reconocimiento con su colega Gary Ruvkun, pues:  “Gary es un gran amigo”.

En entrevista por separado después de recibir la noticia de su galardón, misma que también fuera difundida en la página oficial de la Asamblea del Nobel, Gary Ruvkun dijo que: "Cuando  descubrimos el (microARN) sólo les interesaba la peculiaridad del tema que abordaban. Éramos profesores jóvenes que queríamos asegurarnos de tener éxito en la siguiente etapa de nuestras carreras. No pensábamos en ganar un Nobel, sino que nuestro tema era realmente interesante. A medida que el campo se expandía, lo cual es un placer ver, surgió la sensación de que es el tipo de campo, y el tipo de cambio radical, que recibe premios y cosas así”.

A la izquierda, Ambros abraza a su esposa, Rosalind, tras escuchar la noticia; a la derecha, Ruvkun en su casa, sorprendido por la llamada del Instituto Karolinska que le informa del galardón. Fotos Ap

Ahora bien, Gary Ruvkun no es un científico convencional que ha seguido una carrera lineal. Destaca el periodo de asueto que se tomó entre la licenciatura y los estudios de posgrado, cuando tomó su furgoneta y vivió un año en las montañas de Oregon, plantando árboles; luego viajó por América Latina.

El descubrimiento pone en evidencia una nueva capa en la regulación genética.

El Nobel de Física 2024, para  un sicólogo y un neurólogo, que lo ganan, por

trabajos fundamentales sobre la Inteligencia Artificial (IA).

Son John J. Hopfield y Geoffrey E. Hinton quienes sentaron las bases para la revolución del aprendizaje automático. Es decir dos científicos que sentaron las bases de la Inteligencia Artificial (IA), con sus descubrimientos e invenciones para el aprendizaje automático con redes neuronales, y por ello ganaron el Premio Nobel de Física 2024, informó la Real Academia Sueca de las Ciencias.

Ellen Moons, integrante del comité de la academia sueca, afirmó: "Los dos galardonados utilizaron conceptos fundamentales de la física estadística para diseñar redes neuronales artificiales que funcionan como recuerdos asociativos y encuentran patrones en grandes lotes de datos. Dichas redes, se han utilizado para avanzar en la investigación en física y también se han convertido en parte de nuestra vida cotidiana, a través de herramientas de reconocimiento facial y la traducción de idiomas”.

El sicólogo cognitivo e informático Geoffrey E. Hinton gana junto con el físico, biólogo molecular neurocientífico John J. Hopfield el Premio Nobel de Física 2024.

Fotografía de la Agencia Afp.

Es una nueva etapa en cuanto al Nobel de Física, éste, ha sido otorgado en 117 ocasiones entre 1901 y 2023, pero esta edición destaca porque es la primera vez que se otorga a un trabajo asociado a la (IA).

El siguiente texto se publicó en la web del galardón: “Gracias a su quehacer desde la década de 1980 en adelante, Hopfield y Hinton han ayudado a sentar las bases para la revolución del aprendizaje automático que comenzó alrededor de 2010”.

John J. Hopfield, quien nació en julio de 1933 en Chicago, y en la actualidad está afiliado a la Universidad de Princeton, descubrió la "Red de Hopfield" en el año  1982, un proceso de búsqueda entre palabras similares para encontrar la correcta.

Por su parte, Geoffrey E. Hinton  quien nació el 6 de diciembre de 1947 en Londres, y está adscrito a la Universidad de Toronto, Canadá, partió de la citada red, y la amplió para construir algo nuevo, utilizando ideas de la física estadística. En el año de 1985 publicó la "Máquina de Boltzmann".

Actualmente es que a partir de los descubrimientos e invenciones de Hopfield y Hinton, muchos investigadores están desarrollando áreas de aplicación del aprendizaje automático. Aunque todavía queda por ver cuáles serán las más viables, y cómo se desarrolla el debate sobre las cuestiones éticas que rodean el desarrollo y el uso de esta tecnología, como se plantea en el sitio de Internet del Nobel.

Geoffrey E. Hinton dijo en una entrevista difundida en el sitio web del premio: "La noticia me sorprendió, me encontraba en un modesto hotel en California, sin conexión a Internet y con una línea telefónica no muy buena. Tenía pensado hacerme una resonancia magnética, pero supongo que tendré que cancelarla. No tenía ni idea de que me habían nominado. Me llevé una gran sorpresa. De hecho recibí la llamada a las tres de la mañana, y al principio, como es normal en un científico, puse en duda la veracidad del telefonema: ¿Pues cómo podía estar seguro de que no era una llamada falsa?. Después me rendí frente a la evidencia, al constatar que la llamada venía de Suecia y recordar que la persona tenía un fuerte acento sueco y había varios de ellos”.

En la charla difundida en la página web del galardón, Hinton planteó que no sabe si es un científico informático o un físico, pero aseveró : “Soy una persona a la cual le gustaría entender cómo funciona el cerebro. Y en mis intentos por saber cómo funciona, he contribuido a crear una tecnología que se desempeña sorprendentemente bien”.

Por su parte John J. Hopfield recibió la noticia de que había ganado mientras estaba junto con su esposa, Mary Waltham, en su cabaña en Selborne, un pueblo de no más de mil habitantes en Inglaterra, que fue el hogar del naturalista del siglo XVIII Gilbert White (1720 - 1793), pionero en los campos del estudio de la naturaleza y la ornitología.

Según cita la agencia noticiosa (Afp): "Él había salido con su esposa a vacunarse contra la gripe; y al regresar, se encontraron con “una pila de correos electrónicos“ que describió de “asombrosos” y “conmovedores”, El investigador dijo al sitio del premio que no se embarcó en esta investigación para crear las herramientas que son la base de la (IA), sino para entender cómo trabaja el cerebro, “mi motivación vino de querer comprender más cómo funciona la mente, el pensamiento, la conciencia, y que eso estaba relacionado con lo colectivo, en red, y poco a poco me fui abriendo paso. Considero que en el proceso investigativo uno de los aspectos más valiosos está relacionado con capacitar a personas con las que colaboró, que venían de la física o la biología, porque el equipo, se convirtió en una comunidad que trabajó no sólo en un pequeño problema en particular, sino que lo hizo colectivamente para lograr una comprensión de algo más amplio”.

Sobre la mirada desde la física para hacerse preguntas de otras áreas como la biología o la neurobiología, dijo que lo más importante es construir desde abajo, “si estuvieras estudiando el clima, dirías: “bueno, quiero entender qué son las tormentas sin volver a interactuar con moléculas de nitrógeno en el aire; ahí tienes el nivel correcto de cuestionamiento”.

Es importante mencionar que en el contexto del anuncio del Nobel de Física 2024, Geoffrey E. Hinton reiteró su preocupación por las posibles repercusiones de la tecnología de Inteligencia Artificial, que ayudó a engendrar.

Él es conocido como el «padrino» de la (IA), atrajo las miradas en 2023, cuando renunció a su trabajo en "Google", a los 75 años por los peligros que reconoce en las nuevas tecnologías, con ello deseaba advertir sobre los profundos riesgos para la sociedad y la humanidad de la tecnología.

Consultado sobre lo que se debe hacer para disipar los temores en torno a lo que puede aportar la tecnología, el científico dijo que no se cuenta con una receta sencilla., y detalló: “Respecto a que estas cosas se salgan de control y se apoderen de todo, creo que nos encontramos en un punto de bifurcación en la historia, en el cual tenemos que averiguar si hay una manera de afrontar esa amenaza. Es relevante que se dediquen esfuerzos a indagar cómo vamos a mantener el control. Creo que una cosa que los gobiernos pueden hacer es obligar a las grandes empresas a invertir muchos más recursos en estudiar sobre seguridad, de modo que, por ejemplo, empresas como "OpenAI" no puedan relegar la investigación sobre seguridad”.

Con relación a la comparación en similitud sobre si estamos en una situación muy similar a la revolución de la biotecnología , sucedida en el año 1975, cuando los expertos se reunieron para abordar los riesgos, las implicaciones éticas y de seguridad relacionadas con la recién descubierta tecnología del (ADN) recombinante, que permitía alterar el material genético de organismos vivos, el galardonado planteó:

“Hay similitudes con eso y creo que lo que hicieron fue muy bueno; desafortunadamente, hay muchas más aplicaciones prácticas para la inteligencia artificial, que en el caso de la clonación, que los biólogos estaban tratando de mantener bajo control en aquel momento. Creo que en este caso va a ser mucho más difícil”.

En relación con los grandes modelos lingüísticos de inteligencia artificial, según una entrevista difundida en el sitio oficial del Nobel, planteó: “hay toda una escuela de Noam Chomsky que cree que es una completa tontería decir que estas cosas entienden, que no procesan el lenguaje de la misma manera que nosotros”.

El premio Nobel de Química 2024.

Informó la Real Academia Sueca de las Ciencias, que fue otorgado el Premio Nobel de Química 2024 a: Demis Hassabis, John Jumper y David Baker, por sus trabajos capaces de predecir la estructura de las proteínas sirviéndose de la Inteligencia Artificial (IA), mediante el diseño computacional de proteínas. Fue así que descubrieron más sobre veinte aminoácidos conocidos como “los componentes básicos de la vida".

De izquierda a derecha, los científicos galardonados: el británico Demis Hassabis y los estadunidenses John Jumper y David Baker. Foto Ap

Informó el jurado del premio ,que asignó a David Baker, un bioquímico de 62 años adscrito a la Universidad de Washington, la mitad del galardón por sus avances sobre el “diseño computacional de proteínas”; mientras que Demis Hassabis y John Jumper, ambos de "Google DeepMind", obtuvieron la otra mitad del premio por la predicción de las estructuras de las proteínas.

De acuerdo con el sitio web del Nobel, la investigación de David Baker ha logrado una hazaña casi imposible al construir tipos de proteínas completamente nuevos, mientras Demis Hassabis y John Jumper desarrollaron un modelo de (IA) para resolver un problema de hace cincuenta años: predecir sus estructuras, formadas por veinte aminoácidos diferentes, los cuales pueden describirse como los componentes básicos de la vida.

En el año 2003, David Baker logró utilizar estos componentes para diseñar una proteína nueva que no se parecía a ninguna otra. Desde entonces, su grupo de investigación ha producido una tras otra, incluyendo aquellas que pueden utilizarse como fármacos, vacunas, nanomateriales y sensores diminutos.

En las proteínas, los aminoácidos están unidos entre sí en largas cadenas que se pliegan formando una estructura tridimensional, que es decisiva para su función.

Posteriormente en el año 2020, Hassabis y Jumper presentaron un modelo de (IA) llamado "AlphaFold2", que ha podido predecir la estructura de prácticamente los doscientos millones de proteínas que los investigadores han identificado.

Desde entonces, "AlphaFold2" ha sido utilizado por más de dos millones de personas de 190 países. Entre una gran cantidad de aplicaciones científicas, los investigadores ahora pueden comprender mejor la resistencia a los antibióticos y crear imágenes de enzimas capaces de descomponer el plástico.

Dijo el científico a la página del premio: "Cuando me llamaron para informarme del premio, la primera en advertir de lo que se trataba fue mi esposa, quien comenzó a gritar. Así que me costó un poco escuchar (risas), pero luego me dieron la noticia”.

Y abundó en su comentario: “Por supuesto, es un gran honor, muy emocionante y es genial compartir esto con Demis y John.”

Los beneficios más palpables de su investigación, consideró Baker, se darán en los ámbitos de la medicina y la salud, al propiciar “terapias más inteligentes, más precisas y que actúen sólo en el momento y lugar adecuados en el cuerpo”. Añadió que también podría servir para la descomposición de contaminantes y plásticos, en favor del medio ambiente.

Las proteínas de Baker han sido la base de tratamientos médicos potenciales, como un aerosol nasal antiviral para el Covid-19 y un medicamento para la reacción inmunológica ante la ingesta de gluten, una proteína presente en el trigo, la cebada y el centeno, conocida como "enfermedad celíaca".

En una entrevista por separado y también difundida por la web del Nobel, Demis Hassabis expresó: "Este reconocimiento es increíblemente especial, realmente surrealista, un honor increíble. La razón por la que he trabajado en inteligencia artificial toda mi vida es porque me apasiona descubrir nuevos conocimientos, y siempre he pensado que si pudiéramos desarrollar la IA de la manera correcta, podría ser la herramienta definitiva para ayudar a explorar el universo que nos rodea”.

Consultado sobre la relación entre las herramientas de (IA) y los científicos, planteó: “Los sistemas son muy buenos para analizar datos y encontrar patrones y estructuras en ellos, pero no pueden determinar cuál es la pregunta correcta, la hipótesis acertada o la conjetura exacta; eso viene del científico humano. Los mejores investigadores, combinados con este tipo de he- rramientas, podrán hacer cosas increíbles, tal vez incluso con equipos más pequeños porque pueden confiar en las herramientas para hacer gran parte del trabajo preliminar.”

Hassabis, es uno de los fundadores de "Google DeepMind", que es una empresa de inteligencia artificial con sede en Reino Unido, fundada en 2010 y adquirida por "Google" en 2015, consideró que no marca ninguna diferencia que el Nobel reconozca la labor de un particular, “muchas de estas nuevas ciencias requieren mayores recursos, así que ¿por qué no recurrir al sector privado para financiar ese tipo de cosas?, siempre que se sea fiel al método científico, se trabaje con rigor y se hagan las grandes preguntas”.

DAVID BAKER (imagen superior), Demis Hassabis (de gafas) y John Jumper fueron los ganadores del Premio Nobel de Química 2024 gracias a que, con sus trabajos, se puede predecir la estructura de las proteínas utilizando algoritmos de la inteligencia artificial. Sus investigaciones permitieron descubrir más sobre los 20 principales aminoácidos, conocidos como “los componentes básicos de la vida”. Además, ayudarán a entender mejor la resistencia a los antibióticos y a crear enzimas que harán posible descomponer el plástico. Fotografías de las Agencias (Afp) y (Ap)

Por su parte, John Jumper declaró al sitio oficial del premio: "Antes del anuncio consideraba que tenía apenas un diez por ciento de posibilidades de obtener el reconocimiento, por lo cual me había planeado dormir hasta el punto de que, cuando me despertara, supiera si había recibido el Nobel. Sin embargo, no funcionó del todo, porque es difícil dormir tanto”.

Y mencionó: "La noticia es absolutamente extraordinaria: he sido biólogo computacional durante mucho tiempo y me gusta decir en las charlas que necesitamos que esto funcione. Ya sabes, necesitamos la computación para resolver los problemas de la biología. Y me encanta que esté empezando a funcionar y no puedo creer que estemos recibiendo reconocimiento tan rápido por ello”.

Imagen referente al Premio Nobel. Tomada de Getty Images

Hasta aquí la reseña de los premios sobre ciencias entregado en el presente año. Los restantes corresponden a las especialidades que miden con subjetividad absoluta los méritos de los ganadores, y en ella también intervienen, como en los casos de las ciencias duras, fuertemente los factores humanos concernientes a los conocimientos y creencias de los miembros de los jurados calificadores.

Por cierro, a partir de 1968 se estableció también el Premio de Ciencias Económicas del Banco de Suecia en memoria de Alfred Nobel gestionado por la Real Academia de las Ciencias de Suecia, que es común y erróneamente llamado «Premio Nobel de Economía», sin ser un Premio Nobel.