Нобелевская премия по химии за 2024 год присуждена Дэвиду Бейкеру из Вашингтонского университета «за компьютерный дизайн белков», а также Демису Хассабису и Джону Джамперу из компании Google DeepMind за предсказание структуры белков. Биоинформатик Михаил Гельфанд рассказал RTVI о важности открытия и о том, что предсказал присуждение этой премии еще в конце 90-х годов.

Как говорится в сообщении Нобелевского комитета, Бейкер получает половину премии, Хассабис и Джампер — вторую половину.

Белки состоят из 20 различных аминокислот, которые принято называть «кирпичиками жизни». В 2003 году Бейкер использовал эти аминокислоты для создания нового белка, не похожего на другие известные. После этого его исследовательская группа стала конструировать один за другим оригинальные белки, которые могут найти применение в фармацевтике, вакцинах, наноматериалах и миниатюрных датчиках.

Аминокислоты выстроены в белках в длинные цепочки, сложенные в трехмерные структуры, которые определяют их свойства. В течение десятилетий ученые пытались найти способ предсказания этих структур, и лишь 4 года назад им это удалось. В 2020 году Хассабис и Джампер представили модель искусственного интеллекта AlphaFold2, с помощью которой смогли предсказывать структуру 200 млн белков. С тех пор эта модель AlphaFold2 используется свыше 2 млн учеными из 190 стран.

С помощью нее ученые получили возможность лучше предсказывать резистентность антибиотиков, создавать изображения энзимов, разлагающих пластик — это лишь частные примеры из огромного множества возможных приложений.

Как рассказал RTVI доктор биологических наук, вице-президент по биомедицинским исследованиям Сколковского института науки и технологий Михаил Гельфанд, ранее он предполагал, что в будущем предсказание структуры белка может быть удостоено Нобелевской премии.

«Однажды в конце девяностых годов, мы сидели вечером в ресторане с Джимом Фикеттом, одним из первых биоинформатиков, одним из авторов GenBank, самой большой базы данных, которая используется сейчас, и рассуждали о том, можно ли себе представить Нобелевскую премию по биоинформатике. И сошлись на том, что, пожалуй, единственное, что мы видим в качестве такого варианта, это как раз решение задачи предсказания структуры белка по последовательности. Так что можно считать, что мы эту Нобелевскую премию предсказали четверть века назад», — поделился Гельфанд.

По словам биоинформатика, модель AlphaFold действительно очень хорошо решает классическую задачу предсказания структуры белка по последовательности, которую ученые решали еще с 60-х годов. Но она ни на полшага не приблизила ученых пониманию того, как белок сворачивается в трехмерную структуру.

«Это удивительное свойство многих нейронных сетей, в частности AlphaFold, то что они практическую задачу решают, а содержательную — нет. И это очень интересно. Практическая задача — у вас есть последовательность, и вы хотите предсказать трехмерную структуру белка. А содержательная задача — это понять физику этого процесса, почему так происходит, — пояснил Гельфанд. — В принципе, модель работает просто как большая библиотека, смотрит на большое количество примеров и пытается сделать так же. Но она стала очень мощным инструментом, ею действительно все пользуются и мы тоже».

При этом Гельфанд отметил, что с момента появления модели до присуждения Нобелевской премии прошло очень мало лет.

Лауреатами Нобелевской премии по химии за 2023 год были названы американцы Мунги Бавенди из Массачусетского института, Луиc Брюс из Колумбийского университета, а также россиянин Алексей Екимов из американской компании Nanocrystals Technology Inc. Премия была присуждена за «открытие и синтез квантовых точек».