Noelia Ferruz, finalista en los Princesa de Girona de Investigación

Entre los cinco jóvenes finalistas al Premio Princesa de Girona a la Investigación se encuentra una zaragozana. Su nombre es Noelia Ferruz Capapey y es investigadora en el área de inteligencia artificial para el diseño de proteínas y líder de grupo en el Centro de Regulación Genómica. Este es el segundo año que se presenta y en esta ocasión ha llegado a la final, lo que le hace mucha ilusión y con ganas de explicar el potencial de su investigación.

La línea de trabajo que lleva a cabo Noelia Ferruz es la de entrenar modelos de lenguaje similar a al GPT en secuencias biológicas, concretamente en las proteínas. Y una vez que ha aprendido ese lenguaje, que “hablen” entre ellas. Como explica Ferruz, las proteínas nos sirven para hablar, contraer músculos, hacer la digestión o realizar cualquier función del cuerpo, por lo que, si se consigue que “hablen lenguaje proteína”, se podrían diseñar funciones o aplicaciones en la captura del dióxido de carbono, vacunas o cualquier aplicación en sostenibilidad y biomedicina. “Se abre un mundo de posibilidades”.

Se trata de un gran avance para la ciencia porque hasta hace relativamente pocos años, las investigaciones sobre proteínas se basaban en entender cómo funcionaban y cómo se plegaban y se comportaban, ahora “pensamos en hacer proteínas que sean patentables y transferibles”. La investigadora zaragozana recalca que el trabajo que se está haciendo actualmente es posible gracias a los investigadores que durante años han diseñado sobre un papel cómo se comportaban esas proteínas. Así se les ha podido “enseñar” a hablar a las proteínas.

La curiosidad como motivación

Noelia Ferruz ha tenido siempre curiosidad por todo lo que le rodeaba y en pensar en cómo manipular todos esos recursos para buscar y encontrar soluciones a problemas actuales. De ahí que cuando en 2019 Open AI lanzó el primer GPT que generaba textos en inglés con una gramática correcta y coherente, pensó en si se podría generar también secuencias biológicas. Ahí es donde se decidió a entrenar modelos para entender el lenguaje de las proteínas.

Es licenciada en Química por la Universidad de Zaragoza, cursó un máster Erasmus en Química Computacional en la Universidad de Cambridge y su pasión por la programación le llevó a realizar un segundo máster en Bioinformática en la Universitat Pompeu Fabra. Con una beca FI-AGAUR inició su doctorado en biofísica computacional y colaboró con empresas como Boehringer Ingelheim y Janssen Pharmaceuticals, desarrollando métodos de simulación de alto rendimiento que despertaron el interés de la industria farmacéutica.

Tras doctorarse, trabajó en el área de Neurociencias Computacionales en Pfizer (Boston) donde estableció el uso de simulaciones entre proteínas y fármacos. Y en la Universidad de Bayreuth (Alemania), abrió una línea de investigación propia centrada en el uso de modelos de lenguaje tipo GPT para el diseño de proteínas, anticipándose al auge de AlphaFold. Entrenó el modelo ProtGPT2 con recursos limitados, demostrando su eficacia y publicándolo en Nature Communications. Actualmente, ProtGPT2 ha superado el millón de descargas y ha sido integrado en plataformas internacionales.