Биохимик и двое компьютерщиков, использующих искусственный интеллект, разделили высшую награду в области химии
За свою работу по раскрытию тайн строительных блоков жизни, известных как белки, трое ученых в 2024 году получили Нобелевскую премию по химии. Дэвид Бейкер получил награду за свои исследования по пониманию и расшифровке структуры белков. Демис Хассабис и Джон Джампер получили награду за работу «Как предсказать структуру белка». Шведская королевская академия наук объявила о признании достижений этой троицы 9 октября на пресс-конференции в Стокгольме.
Белки необходимы практически для всех аспектов жизни. Из них строятся наши кости, кожа и волосы. Они переносят груз от клетки к клетке. Некоторые из них — это антитела, которые уничтожают опасные микробы. Другие — молекулярные механизмы, которые восстанавливают поврежденную ДНК. Список их функций в организме практически бесконечен.
Каждый белок состоит из цепочки молекул, называемых аминокислотами. Сложите нитку, и у вас получится белок.
Пояснение: Что такое белки?
Но важно то, как складывается нитка. Она может складываться, как бумажный веер. Он может сворачиваться в спирали. Он может сминаться, как лист бумаги, или делать что—то совсем другое. Существует множество возможных форм. Каждая из них зависит от порядка расположения аминокислот в своей цепочке.
И точно так же, как форма ключа определяет, какой замок он может открыть, форма белка влияет на его роль в организме.
“Чтобы понять, как работают белки, вам нужно знать, как они выглядят”, — Йохан Аквист. сказал. Он является членом Нобелевского комитета по химии. “Это то, что сделали лауреаты этого года”, — объяснил он во время пресс-конференции.
Расшифровка структуры белка
Бейкер — биохимик из Вашингтонского университета в Сиэтле. В 1998 году он был частью команды, которая впервые разработала компьютерную программу под названием Rosetta. Можно было взять короткую аминокислотную последовательность и предсказать, как будет выглядеть трехмерная структура полученного белка.
Но настоящий прорыв произошел в 2003 году. Именно тогда команда Бейкера перевернула эту идею. Они сделали набросок трехмерного белка, которого не существует в природе, и попросили Розетту придумать последовательность аминокислот, которые могли бы принимать такую форму. И это сработало.
У вас есть научный вопрос? Мы можем помочь!
Отправьте свой вопрос здесь, и мы, возможно, ответим на него в следующем выпуске Science News рассказывается о том, как команда Бейкера синтезировала аминокислотную последовательность в в лаборатории он превратился в белок, точно такой, какой предсказывала Розетта. С тех пор компания Baker создала целый ряд дизайнерских белков. Среди них один, который может распознавать смертельный опиоид фентанил в окружающей среде, и другой, который блокирует коронавирус SARS-CoV-2.“Дэвид Бейкер открыл совершенно новый мир белковых структур, который мы никогда раньше не видели”, — отметил Аквист. “Как будто только ваше воображение определяет границы того, что вы можете сделать”.
Пояснение: Что такое алгоритм?
Лесли Воссхолл использовала Rosetta в своей собственной лаборатории в Рокфеллеровском университете в Нью-Йорке. “Эти программные алгоритмы позволили всем ученым быстрее выполнять свою работу”, — говорит этот нейробиолог. “То, на что раньше уходили десятилетия или вечность, теперь может занять минуту”. Воссхолл также является вице-президентом Медицинского института Говарда Хьюза (который финансировал работу Бейкера).
Предсказание того, как белок будет сворачиваться
Хассабис и Джампер работают в DeepMind от Google в Лондоне., Англия. В 2016 году оба этих компьютерщика уже получили всемирную известность благодаря созданию компьютерной программы, которая победила действующего чемпиона мира — человека — в стратегической игре Go.
Два года спустя пара использовала свой искусственный интеллект для решения еще более сложной задачи. Разработанная ими модель искусственного интеллекта, получившая название AlphaFold, может предсказывать структуру белка на основе аминокислотных последовательностей с почти 60-процентной точностью. Это намного превосходит все, что было сделано ранее. Очевидно, что это уже был шаг вперед, сказал Оквист. Но вторая версия модели, AlphaFold2, была еще лучше. Она работала почти так же хорошо, как метод золотого стандарта для определения структуры белка. Это лабораторный метод, называемый рентгеновской кристаллографией.
ИИ-модель Хассабиса и Джампера использует базу данных известных последовательностей и структур белка. Он использует эти данные для определения вероятного физического расстояния между отдельными аминокислотами в данной белковой цепочке. Затем он преобразует карту в трехмерную структуру, — сказал Оквист, — и с точностью до 90 процентов. “Предсказание структуры белка с помощью AlphaFold2 произвело полную революцию в структурной биохимии”.
Команда AlphaFold предсказала структуру почти всех из 200 миллионов белков, известных ученым на сегодняшний день. Биологи использовали метод AlphaFold для прогнозирования белков в геномах морских огурцов. Он также позволил предсказать белки, которые защищают пчел от бактериальных инфекций.
<загрузка iframe="ленивый" заголовок="Структура и сворачиваемость белка" width="500" height="281" src="https://www.youtube.com/embed/hok2hyED9go?feature=oembed " frameborder="0" allow="акселерометр; автозапуск; запись в буфер обмена; зашифрованный носитель; гироскоп; картинка визображение; веб-публикация" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen>
Еще одна Нобелевская премия за работу в области искусственного интеллекта
Это вторая Нобелевская премия в этом году, присуждаемая за искусственный интеллект. Премия по физике, присужденная днем ранее, досталась Джону Хопфилду и Джеффри Хинтону. Их работа стала пионером в разработке компьютерных сетей, которые были основаны на том, как нейроны координируют свои действия в человеческом мозге.“Действительно интересно, насколько хорошо это согласуется с премией по физике”, — говорит Мэри К. Кэрролл, президент Американского химического общества. “Тот факт, что Хассабис и Джампер использовали нейронные сети, является еще одним примером того, как вычислительные и математические инструменты служат основой для многих действительно захватывающих научных работ”.
