Работа ученых над структурой белка, которая управляет всеми аспектами жизни, удостоена Нобелевской премии по химии

В среду утром биохимик Вашингтонского университета Дэвид Бейкер проснулся от звонка телефона. Когда он ответил на звонок, его жена начал кричать. Бейкеру только что сообщили, что он вместе с двумя другими учеными получил Нобелевскую премию по химии 2024 года за исследования структуры белка.

Шведская королевская академия наук присудила половину премии в 11 миллионов шведских крон (около 1 миллиона долларов) Бейкеру «за вычислительный дизайн белка», а другая половина досталась Демису Хассабису и Джону М. Джамперу из Google DeepMind «за предсказание структуры белка». », согласно заявлению Нобелевского комитета.

«Одно из открытий, признанных в этом году, касается создания впечатляющих белков. Другой — об исполнении 50-летней мечты: предсказании структуры белков на основе их аминокислотных последовательностей. Оба эти открытия открывают огромные возможности», — говорится в заявлении Хайнера Линке, председателя Нобелевского комитета по химии.

Проще говоря, белки — это молекулы, которые запускают химические процессы, необходимые для жизни. Они состоят из цепочек аминокислот — обычно считающихся строительными блоками жизни — и их конкретная функция определяется сложной трехмерной формой, в которую складываются эти цепи.

Эта награда подчеркивает связь между последовательностью аминокислот и структурой белка, которую помогли раскрыть все трое ученых. «На самом деле это считалось грандиозной проблемой в химии, и в частности в биохимии, на протяжении десятилетий», — говорит Линке, согласно Associated Press. «Итак, именно этот прорыв сегодня получает награду».

Предсказание структуры белков по их аминокислотным последовательностям ставило в тупик исследователей с 1970-х годов. Но в 2020 году Хассабис и Джампер разработали модель искусственного интеллекта под названием AlphaFold2. Используя этот инструмент, они смогли предсказать структуру всех 200 миллионов известных белков с точностью, сопоставимой с точностью обычных лабораторных экспериментов.

И сделали они это с поразительной скоростью, сообщает издание Нью-Йорк Таймс. В то время как ученым до них, возможно, требовались годы, чтобы предсказать структуру белка, AlphaFold мог выполнить задачу всего за несколько часов, а иногда и за несколько минут. Эта технология позволяет найти множество научных применений: от понимания устойчивости к антибиотикам до разработки ферментов, разрушающих пластик.

«Я присутствовал при зарождении проблемы — она выглядела неразрешимой, неразрешимой, неразрешимой», — рассказывает Джон Моулт, компьютерный биолог из Университета Мэриленда. Вашингтон ПостКэролин Ю. Джонсон и Лизетт Ортега. «И вдруг ты здесь. Это необыкновенное научное путешествие», — добавляет он. «Вы видите, как целое поле зарождается и борется, и это кажется невозможным, и тогда вы попадаете туда».

Почти за два десятилетия до выпуска AlphaFold Бейкер использовал аминокислоты для создания совершенно нового белка. Согласно заявлению Нобелевского комитета, с 2003 года его команда создавала «одно творческое создание белка за другим», что является еще одним достижением, которое имеет огромное значение для медицинских исследований. Фактически, их работа, в которой теперь используется искусственный интеллект, аналогичный AlphaFold, была использована для разработки медицинских методов лечения, в том числе противовирусного назального спрея от Covid-19 и лекарства от целиакии. Нью-Йорк Таймс.

«Структура определяет функцию, это так просто. Если мы сможем спроектировать белки так, чтобы они выглядели определенным образом, тогда они могли бы иметь определенную функцию, которая могла бы оказаться полезной», — говорит Джон Лорш, директор Национального института общих медицинских наук при Национальных институтах здравоохранения. Вашингтон Пост.

В этом году Нобелевская премия по физике была присуждена исследователям, разработавшим нейронные сети, лежащие в основе искусственного интеллекта, что продемонстрировало растущую важность этой технологии в научных областях.

В конечном итоге, согласно заявлению, «жизнь не могла бы существовать без белков». «То, что теперь мы можем предсказывать структуру белков и создавать собственные белки, приносит человечеству величайшую пользу».