Трима учени, сред които двама от DeepMind, са удостоени с Нобеловата награда за химия за 2024 г. за революционни постижения в прогнозирането и проектирането на протеинови структури.
Тяхната работа отваря нови врати в области, вариращи от медицина до нанотехнологии, показвайки огромния потенциал на изкуствения интелект (ИИ) и изчислителните методи за трансформиране на съвременната наука.
Престижната награда си поделят Демис Хасабис, основател на DeepMind, и Джон Джъмпър, водещ разработчик на модела AlphaFold.
AlphaFold е модел с изкуствен интелект, предназначен за предсказване на структурата на протеините въз основа на техните химични последователности – монументално постижение, което променя научното разбиране за протеините и техните функции. Двамата си поделят половината от Нобеловата награда.
Другата половина от наградата е връчена на професор Дейвид Бейкър от Вашингтонския университет. Работата на Бейкър в областта на изчислителния дизайн на протеини е довела до създаването на напълно нови видове протеини, които намират значително приложение във ваксините, наноматериалите и малките сензори.
Неговите изследвания отбелязват повратна точка в протеиновото инженерство, като създават възможности за проектиране на персонализирани протеини, които не съществуват в природата.
Шведската кралска академия на науките обяви победителите в Стокхолм, като изтъкна споделената награда от 11 млн. шведски крони (приблизително 810 000 паунда) за приноса им в областта на изчислителния дизайн на протеини и предсказването на протеинови структури.
Емоционалното обявяване
Хасабис и Джъмпър научават за своята Нобелова награда само няколко минути преди официалното обявяване. Хасабис отбелязва: „Не мисля, че са имали номера на някой от нас“, обяснявайки как съпругата му е пропуснала няколко обаждания по Skype от шведски номер.
„Да получиш Нобелова награда е невероятна чест за цял живот“, казва той. „През целия си живот работих върху изкуствения интелект, мечтаейки за такова въздействие… когато можем да го използваме в полза на обществото.“
След обявяването на наградата Бейкър споделя впечатления от 20-годишното си пътешествие за създаване на напълно нови протеини. Той отбелязва, че неотдавнашният напредък в областта на компютърните технологии и научното разбиране е позволил тази визия да се осъществи. Това включва разработването на нови ваксини срещу коронавирус.
„В началото прозряхме, че може да е възможно да се създаде цял нов свят от протеини, които да решат много от проблемите, с които се сблъскват хората през 21-ви век“, казва Бейкър. „Сега това става възможно.“
Значението на откриването на протеини
Хайнер Линке, председател на Нобеловия комитет по химия, подчертава значението на техните открития. „Едно от откритията, които се награждават тази година, е свързано с изграждането на впечатляващи протеини. Другото е свързано с осъществяването на една 50-годишна мечта: предсказване на структурата на протеините от техните аминокиселинни последователности. И двете открития откриват огромни възможности.“
Протеините са от съществено значение за живота, тъй като играят важна роля в производството на хормони, имунния отговор и образуването на тъкани. Мисията на Бейкър е да проектира нови протеини, които не се срещат в природата.
През 2003 г. той постига тази цел и оттогава е създал нови протеини с широко приложение в медицината и материалознанието.
Протеините се състоят от 20 различни аминокиселини, свързани в дълги вериги, които се сгъват в сложни триизмерни структури. Тези структури, заедно с химическия им състав, определят как протеините ще взаимодействат с други молекули, като например лекарства.
В продължение на десетилетия учените се занимават с „проблема на предсказването“, който има за цел да определи триизмерната структура на даден протеин въз основа на неговата химическа последователност. Това предизвикателство изглежда непреодолимо и напредъкът е много бавен.
Пробивът на AlphaFold 2
Пробивът настъпва преди четири години, когато Хасабис и Джъмпър представят модела на ИИ AlphaFold 2. Джъмпър обяснява, че моделите за дълбоко обучение предлагат необходимата математическа рамка за справяне с „несводимата сложност на биологията“.
AlphaFold 2 дава възможност на изследователите да предскажат структурата на почти всички от 200-те милиона идентифицирани белтъци. От стартирането му досега повече от 2 милиона изследователи от 190 държави са използвали AlphaFold 2 за различни приложения, включително за проучвания на антибиотичната резистентност и за разработване на ензими, които могат да разграждат пластмаса.
Хасабис изтъкна AlphaFold като демонстрация на способността на изкуствения интелект да ускорява научните открития и да носи полза на обществото. Въпреки това той предупреждава, че ИИ като „технология с двойно предназначение“ има и потенциал за злоупотреба.
Източник: InterestingEgnineering
