Cuando estamos enfermos, el médico nos receta una pastilla, pero rara vez pensamos cómo ha llegado ese fármaco hasta nosotros. El proceso comienza con los científicos estudiando una biblioteca de compuestos químicos para escoger el más adecuado para solucionar el problema causando los mínimos efectos secundarios. Para conseguirlo, realizan un primer experimento en células que crecen en un plato de cultivo, después en animales y, finalmente, en los mismos humanos. Éste es el protocolo que hace décadas que se usa y que nos ha permitido tener las farmacias llenas de soluciones para casi todas las enfermedades. Pero siempre ha habido voces críticas que cuestionaban si la experimentación en animales era realmente necesaria. Los motivos son principalmente éticos relacionados con el sufrimiento innecesario de seres con capacidad de sentir dolor. Últimamente, este punto de vista ha ganado influencia, y algunos países han empezado a mover ficha para eliminar del todo estos estudios.

Los tumores pueden tener miles de mutaciones, pero sólo algunas de ellas son significativas y causan la enfermedad. Entender cuáles son las que activan el cáncer es crucial para poder dirigir tratamientos precisos y efectivos. Y sin embargo, es un reto importante ya menudo irresoluble en biología. Esto ahora podría empezar a cambiar gracias a una IA que ha desarrollado el laboratorio Google DeepMind y permitirá comprender mejor el genoma e interpretar más eficiente y rápidamente las diferencias en las secuencias de ADN.

En la Universidad Politécnica de Cataluña no recuerdan ninguna ovación tan larga como la que recibió Oriol Vinyals (Sabadell, 1983) cuando a finales de noviembre fue investido doctor honoris causa. Minutos y minutos de aplausos del público de pie para homenajear al antiguo alumno de la doble titulación en ingeniería de telecomunicaciones y matemáticas que ha contribuido de forma crucial al desarrollo de la inteligencia artificial. De hecho, está en el top 10 de investigadores en IA más citados del mundo.

Los premios Nobel de Química 2023 han reconocido el avance revolucionario en la predicción de la estructura de proteínas y su aplicación al diseño de nuevas proteínas, un hito que marca un antes y un después en la biotecnología y la biomedicina.