Premiul Nobel pentru Chimie 2024. Descifrarea structurii proteinelor cu ajutorul inteligenței artificiale
În 2024, Premiul Nobel pentru Chimie este dedicat descifrării și înțelegerii codului proteinelor, fiind acordat cercetătorilor David Baker pentru „design-ul computațional al proteinelor”, Demis Hassabis și John M. Jumper pentru „predicția structurii proteinelor”.
La fel ca în cazul Premiului Nobel pentru Fizică din acest an, și Premiul Nobel pentru Chimie are aplicații vaste în domeniul medical. Proteinele reprezintă constituenți esențiali ai vieții, varietatea lor chimică permițându-le să funcționeze ca hormoni, enzime, anticorpi și alte componente cu roluri importante. Descoperirile celor trei oameni de știință sprijină înțelegerea aprofundată a structurii proteinelor, în același timp în care stimulează domeniul cercetării biomedicale.
Implicarea tehnologiei computaționale și a algoritmilor de machine learning în studiul proteinelor are potențialul de a contribui la numeroase inovații în biologie și medicină: de la susținerea medicinei personalizate prin dezvoltarea noilor terapii țintite, până la înțelegerea avansată a bolilor genetice.
În 2003, David Baker a reușit să construiască noi proteine, complet diferite de cele cunoscute până la acel moment, utilizând și combinând în diferite moduri cei 20 de aminoacizi care stau la baza acestor structuri esențiale vieții. Din acel moment, au început să fie create noi și noi structuri proteice, cu aplicații în diverse zone terapeutice: medicamente, vaccinuri, nanomateriale și biosenzori. În 1961, cercetătorul Christian Anfinsen a concluzionat că structura 3D a proteinelor este influențată în întregime de secvența de aminoacizi din proteina respectivă, fapt care i-a adus Premiul Nobel pentru Chimie un deceniu mai târziu, în 1972.
Câteva articole care prezintă rezultatele utilizării metodelor computerizate în studiul proteinelor:
- Foldit, jocul video care permite utilizatorilor să contribuie la cercetarea în medicină prin modelarea structurii proteinelor
- Descoperirea de noi molecule terapeutice, de 1000 de ori mai rapidă cu ajutorul unui nou model de calcul bazat pe deep learning
În 2020, Demis Hassabis și John Jumper au prezentat pentru prima dată modelul AI AlphaFold, un algoritm care permite prezicerea structurii complexe a proteinelor. Până în prezent, au putut fi prezise structurile a tuturor celor 200 de milioane de proteine identificate vreodată. Predicția structurii proteice este un aspect aflat în cercetare încă din anii 1970, însă a devenit o realitate abia în urmă cu patru ani.
Află ce este și cum funcționează AlphaFold
Dezvoltarea AlphaFold a avut un real impact asupra comunității științifice, marcând deschiderea unor noi oportunități în cercetarea biomedicală. La momentul lansării proiectului, Dr. Eric Topol, cardiolog și directorul Institutului de cercetare translațională Scripps, afirma: „Suntem martori la unul dintre cele mai importante progrese din istoria științelor naturale, care combină mecanismele de inteligență artificială de tip deep learning, proteomul uman și accesul liber la știință (open science). În termeni simpli, acest proiect are același impact asupra proteomicii pe care îl are platforma Google asupra căutării de informații”.
Citește și:
- Premiul Nobel pentru Medicină sau Fiziologie 2024. Descoperirea microARN și rolul său în reglarea activității genelor post-transcripție
- Premiul Nobel pentru Chimie 2020: dezvoltarea tehnologiei de editare genomică CRISPR-Cas9
- Premiul Nobel pentru Chimie 2022, acordat pentru dezvoltarea chimiei click și chimiei bio-ortogonale