Închide
Premiul Nobel pentru Chimie 2024 a fost acordat cercetătorului american David Baker, de la Universitatea din Washington, pentru designul computaţional al proteinelor şi britanicilor Demis Hassabis şi John Jumper, cercetători în cadrul Google Deepmind, pentru predicţia structurii proteinelor, conform comunicatului Comitetului Nobel de miercuri, de la Stockholm.
Potrivit Agerpres, David Baker a primit jumătate din premiu, iar Demis Hassabis şi John Jumper îşi împart cealaltă jumătate.
Proteinele sunt în general alcătuite din 20 de aminoacizi care pot fi combinaţi în moduri aproape nelimitate. Folosind informaţia păstrată în ADN ca pe un model, aminoacizii se conectează în celulele noastre pentru a forma lungi catene. Apoi se produce „magia proteinelor” – catenele de aminoacizi se răsucesc şi se pliază într-o structură tridimensională distinctă, uneori unică. Această structură le conferă funcţie proteinelor. Unele participă în producerea ţesutului muscular, altele produc solzi sau pene, în timp ce altele pot deveni hormoni sau anticorpi. Multe dintre ele formează enzime, care coordonează apoi reacţiile chimice ale vieţii cu o precizie uluitoare. Proteinele aflate la suprafaţa celulelor sunt de asemenea extraordinar de importante, funcţionând precum nişte canale de comunicare între celule şi mediul înconjurător.
David Baker a reuşit în misiunea considerată aproape imposibilă de a construi tipuri cu totul noi de proteine, unele dintre ele cu funcţii noi, iar Demis Hassabis şi John Jumper au dezvoltat un model AI care a rezolvat o problemă veche de 50 de ani: predicţia structurilor tridimensionale complexe a proteinelor dintr-o secvenţă de aminoacizi. Aceste descoperiri au un potenţial enorm pentru ştiinţă dar şi pentru diferite industrii.
David Baker şi-a început cariera universitară studiind filosofia şi ştiinţele sociale la Harvard. Şi-a schimbat direcţia carierei după ce a citit prima ediţie a manualului de Biologie Moleculară a Celulei. El a început să exploreze biologia celulară şi a devenit fascinat de proteine. În 1993, la Universitatea din Washington, a început să coordoneze un grup de cercetători care explorau modul în care se pliază proteinele, iar la sfârşitul anilor 1990 a început să lucreze la un program de calculator care să prezică structurile proteinelor: Rosetta.
Succesul programului Rosetta a dus la ideea folosirii sale în sens invers: în loc să introducă secvenţe de aminoacizi, urmând ca Rosetta să producă structuri de proteine, echipa lui Baker a început să introducă structura unui tip dorit de proteine şi să obţină de la program sugestii pentru secvenţa de aminoacizi necesară – fapt care permite generarea unor proteine cu totul noi.
Demis Hassabis, maestru de şah de la vârsta de 13 ani, programator şi dezvoltator de jocuri pe calculator, a început să fie interesat de inteligenţa artificială şi de neuroştiinţe. El a folosit ceea ce ştia despre creier pentru a dezvolta reţele neuronale mai bune pentru AI. În 2010 a co-fondat compania DeepMind, o companie care dezvolta modele AI pentru a câştiga jocuri de societate populare. Compania a fost cumpărată de Google doi ani mai târziu. DeepMind a devenit celebră când modelul său de AI a reuşit să-l învingă pe campionul mondial al unuia dintre cele mai vechi jocuri de inteligenţă: Go.
Echipa condusă de Hassabis a produs un model AI propriu, AlphaFold, cu care a putut atinge o precizie de aproape 60% în predicţia structurii proteinelor. Progresul a fost imens, dar încă nu era suficient. Pentru a fi considerat un succes, predicţia exprimată trebuia să atingă un nivel de precizie de peste 90% prin comparaţia cu structura ţintă.
Fascinaţia faţă de Univers a lui John Jumper l-a îndreptat spre studiul fizicii şi matematicii. Însă, în 2008, a început să lucreze pentru o companie ce folosea supercomputere pentru a simula proteine şi dinamica lor, devenind pasionat de proteine. În 2011 şi-a început doctoratul în fizică teoretică şi pentru că la universitate capacitatea de calcul era limitată, a început să dezvolte metode mai simple şi ingenioase de simulare a dinamicii proteinelor. În 2017, după ce şi-a încheiat studiile doctorale, a aflat zvonuri că, în mare secret, Google DeepMind ar fi început să facă predicţii cu privire la structurile proteinelor. A aplicat pentru o poziţie în cadrul Google DeepMind. Experienţa sa în ceea ce priveşte simularea proteinelor i-a permis să aducă acel ceva nou de care Demis Hassabis şi echipa sa aveau nevoie pentru a creşte precizia modelului AlphaFold de predicţie a structurii proteinelor.
În 2023, premiul Nobel pentru Chimie a fost atribuit cercetătorilor Moungi G. Bawendi, Louis E. Brus şi Alexei I. Ekimov pentru „descoperirea şi sinteza punctelor cuantice”.