Нобелевскую премию по химии получила группа из ученых за работы по вычислительному анализу и прогнозированию структуры белков.
Дэвид Бейкер из Университета Вашингтона, Демис Хассабис и Джону М. Джампер из лондонской компании Google DeepMind, согласно заявлению Нобелевского комитета, «взломали код удивительной структуры белков».
«Дэвиду Бейкеру удалось совершить почти невозможное – создать совершенно новые виды белков. Демис Хассабис и Джон Джампер разработали модель искусственного интеллекта для решения проблемы 50-летней давности – предсказания сложной структуры белков«, – говорится в заявлении комитета.
Подробности и польза исследований
Вот что об исследованиях лауреатов рассказывает пресс-релиз:
«Одно из открытий, признанных в этом году, касается построения белков. Другое – об исполнении 50-летней мечты: предсказании структур белков по их аминокислотным последовательностям. Оба эти открытия открывают огромные возможности», – сказал Хайнер Линке, председатель Нобелевского комитета по химии.
Жизнь на планете существует благодаря белкам, а ее разнообразие указывает на удивительные функции белков как химических инструментов. Они контролируют и управляют всеми химическими реакциями, которые в совокупности являются основой жизни. Белки также функционируют как гормоны, сигнальные вещества, антитела и строительные элементы различных тканей.
Белки обычно состоят из 20 различных аминокислот, их можно назвать строительными блоками жизни. В 2003 году Бейкер разработал новый уникальный белок, не похожий ни на один другой. С тех пор группа исследователей под его руководством создавала одно за другим белковые соединения, включая белки, которые можно использовать в качестве фармацевтических препаратов, вакцин, наноматериалов и крошечных датчиков.
Второе открытие касается одной из самых сложных задач в биохимии – реконструкции трехмерной структуры белков на основе их аминокислотной последовательности. В белках аминокислоты связаны в длинные нити, образующие трехмерную структуру, которая имеет решающее значение для функции белка. С 1970-х годов исследователи пытались предсказать структуры белков из последовательностей аминокислот, но это было крайне сложно. Однако в этой области удалось сделать прорыв.
В 2018 году Хассабис и Джампер представили алгоритм машинного обучения AlphaFold. В 2020 году исследователи выпустили вторую версию алгоритма, AlphaFold2. С ее помощью они смогли предсказать структуру практически всех 200 млн белков, которые идентифицировали ученые. С того момента AlphaFold2 использовали более двух миллионов человек из 190 стран. Весной 2024 года Google DeepMind уже создала AlphaFold3.
Модель ИИ AlphaFold и ее версии используются для решения многих теоретических и практических задач, от исследований устойчивости к антибиотикам и поиска потенциальных мишеней для лекарств до реконструкции молекулярных структур и создания изображения ферментов, которые могут разлагать пластик”.
NEWSROOM IN напоминает, что что на этой неделе были объявлены нобелевские лауреаты по физике и физиологии и медицине.