Лауреатите на Нобеловата награда за химия за 2024 г. разбиха кода на протеините, написа сайтът на наградите.
Мечтата на химиците от десетилетия - да разберат напълно химическите инструменти на живота - протеините, вече е достижима. Демис Хасабис и Джон Джъмпър успешно използваха изкуствен интелект (ИИ), за да прогнозират структурата на почти всички известни протеини. Дейвид Бейкър пък установи как да контролира градивните частици на живота и да създава изцяло нови протеини. Потенциалът на техните открития е огромен.
Нобеловата награда за химия за 2024 г. отличава две изследвания, свързани с разбирането и работата с протеините на напълно ново ниво. Отличените изследвания са различни, но тясно свързани помежду си.
Половината от тазгодишната Нобелова награда за химия се присъжда на Демис Хасабис и Джон ДЖъмпър, използвали ИИ, за да решат петдесетгодишен проблем за химиците - да прогнозират триизмерната структура на протеин от аминокиселинна последователност. Това им позволява да прогнозират структурата на почти всички от известните близо 200 милиона белтъчини. Другата половина от наградата е за Дейвид Бейкър. Той разработи компютърни модели за нещо, смятано от мнозина за невъзможно - създаване на протеини, които не са съществували досега и в много случаи - с напълно нови функции.
Дейвид Бейкър започва пътя си в науката в университета Харвард, където учи философия и социални науки. По време на курс по еволюционна биология той попада на първото издание на учебника "Молекулярна биология на клетката" и това променя пътя му. Той навлиза в клетъчната биология и е запленен от протеиновите структури. През 1993 г. започва да преподава в университета на Вашингтон в Сиатъл и изследва експериментално как се сгъват протеините. В края на 90-те години на миналия век той използва познанието от тези експерименти при разработването на компютърния софтуер "Розета" за прогнозиране на протеиновите структури. Впоследствие екипът му решава да опита да използва софтуера наопаки и вместо да въвежда в "Розета" аминокиселинни последователности, за да получи протеинови структури, въвежда протеинови структури, за да получи предложения за аминокиселинни последователности. С тях пък се създават изцяло нови протеини. Процесът е наречен de novo дизайн.
Екипът на Бейкър възлага на "Розета" да изчисли кой вид аминокиселинна последователност ще доведе до желан от тях протеин. "Розета" търси в база данни на всички известни протеинови структури фрагменти от протеини, сходни с желаната структура, оптимизира фрагментите и предлага аминокиселинна последователност. Така е създаден протеинът Top7, чиято уникална структура не съществува в природата. Той съдържа 93 аминокиселини, повече от всички протеини от de novo дизайн.
Демис Хасабис започва да играе шах, когато е на четири години, и на 13 години вече е майстор. Кариерата си на програмист започва още като юноша, тогава разработва и игри. След това навлиза в областта на ИИ и разработва невронни мрежи. През 2010 г. става съосновател на компанията DeepMind за производство на ИИ модели за популярни настолни игри. През 2014 г. компанията е купена от "Гугъл" , а две години по-късно се сдобива със световна слава, когато постига смятаното за "свещения граал за ИИ" - побеждава шампиона в играта Go.
През 2018 г. екипът на Хасабис побеждава в популярното състезание за CASP моделиране на протеинови структури и продължава да развива инструмента AlphaFold, но алгоритъмът не успява да подобри резултата. Тогава към екипа се присъединява Джон Джъмпър.
Той навлиза в света на физиката и математиката заради интереса си вселената. През 2008 г. започва работа в компания, която използва суперкомпютри, за да симулира протеини и тяхната динамика. Тогава осъзнава, че физиката може да решава медицински проблеми. През 2011 г. започва да работи върху докторантура по теоретична физика и се заема с разработването на методи за симулиране на динамиката на протеините. Когато през 2017 г. научава за разработките на DeepMind в тази област, кандидатства да се присъедини към екипа. Така заедно с Хасабис усъвършенстват ИИ модела на Google DeepMind и създават AlphaFold2. Инструментът е обучен с огромната база данни за всички известни белтъчни структури и аминокиселинни последователности. На състезанието CASP през 2020 г. се оказва, че AlphaFold2 е решил ключовия проблем за химиците в областта на протеините.
Google DeepMind предоставя свободен достъп до AlphaFold2 и вече над два милиона души от цял свят са използвали модела. Доскоро бяха нужни години за получаване на протеинова структура, сега с този инструмент това става за минути.
След състезанието през 2020 г. Бейкър добавя ИИ модел към "Розета" и така усъвършенства de novo дизайна на протеини.
Нобелова награда за химия е отличавала няколко пъти в историята научни постижения в областта на протеините, сочи справка на сайта на наградите. През 1961 г. Кристиян Анфинсен е отличен за работата си, доказваща, че последователността на аминокиселините определя начина, по който веригата се огъва и в процеса не е нужна друга генетична информация.
През 1962 г. Макс Перуц става лауреат за изследванията си върху структурата на хемоглобина. През 1954 г. Лайнъс Полинг е отличен за изследванията си върху структурата на клетката. През 1951 г. той публикува изследванията си върху алфа спиралата в протеините.
/РБ/
news.modal.text
