Лауреаты Нобелевской премии по химии 2024 года — американский биохимик Дэвид Бейкер (слева направо), американский исследователь Джон Джампер и Демис Хассабис, генеральный директор DeepMind Technologies, подразделения искусственного интеллекта, стоящего за Gemini. | Фотография предоставлена: UW Medicine/Google DeepMind через AP/AP Photo/Джефф Чиу
История на данный момент: Нобелевская премия по химии 2024 года была присуждена Дэвиду Бейкеру за работу по вычислительному дизайну белков, а также Демису Хассабису и Джону Джамперу за разработку технологий предсказания структуры белков. Шведская академия королевских наук объявила победителей 9 октября.
Почему белки важны?
Премия по химии касается двух областей в области исследования белков: дизайна и структуры.
Всякая жизнь (в том виде, в каком мы ее знаем) требует белков, а все белки состоят из аминокислот. Хотя в природе существует множество типов аминокислот, только 20 из них в различных сочетаниях составляют все белки в организме человека и у большинства форм жизни.
Аминокислоты содержатся в тканях, таких как мышцы, кожа и волосы, которые обеспечивают структурную поддержку; они являются катализаторами биохимических реакций; перемещать молекулы, такие как кислород, через биологические мембраны; контролировать сокращение мышц, которые позволяют нам передвигаться и заставлять сердце биться; и помогают клеткам общаться друг с другом для выполнения своих задач.
В чем заключается проблема сворачивания белка?
У белка много особенностей, и одна из них зависит от расположения его аминокислот в трех измерениях пространства — другими словами, от его трехмерной структуры. И ученые потратили десятилетия, пытаясь понять, как белки достигают этих структур.
В 1962 году исследователи из Кембриджского университета Джон Кендрю и Макс Перуц получили Нобелевскую премию по химии за объяснение первых трехмерных моделей гемоглобина и миоглобина (оба белка) с помощью рентгеновской кристаллографии. В 1961 году Кристиан Анфинсен обнаружил, что трехмерная структура белка определяется последовательностью аминокислот в белке, и выиграл премию по химии 1972 года.
Один заметный прорыв произошел в 1969 году, когда ученые обнаружили, что белок не пытается принимать различные формы, прежде чем принять окончательную форму. Вместо этого он каким-то образом знает, какую форму ему нужно иметь, и быстро складывается, чтобы принять ее. Загадочная природа этого «знания» о белке называется проблемой сворачивания белка.
К концу 2010-х годов ученые разработали структуры около 1,7 тысяч белков — большое количество, но все же небольшое по сравнению с примерно 200 миллионами белков в природе. Ситуация кардинально изменилась примерно в 2018 году.
Что такое АльфаФолд?
Хассабис стал соучредителем DeepMind в 2010 году, который Google приобрел в 2014 году. Здесь Хассабис и его коллеги представили AlphaFold в 2018 году. AlphaFold — это модель глубокого обучения, способная предсказывать структуры почти всех белков после обучения на наборе известных структур.
DeepMind выпустила своего преемника AlphaFold 2 в 2020 году, когда ему удалось предсказать структуру белков с точностью, сравнимой с точностью рентгеновской кристаллографии.
Как работает AlphaFold2? | Фото предоставлено: Йохан Ярнестад/Шведская королевская академия наук.
Джампер возглавил работу над AlphaFold 3, которую DeepMind выпустила в мае 2024 года. Эта модель способна предсказывать структуры различных белков, а также то, как могут взаимодействовать два белка и/или белок и другая молекула.
При наличии достаточной вычислительной мощности эти модели машинного обучения способны за считанные часы определить трехмерные формы большинства белков — задача, которая когда-то занимала ученых-людей в течение нескольких месяцев, если не лет. Однако эти машины не смогли сказать, почему белок предпочитает определенную структуру. Таким образом, ученые заявили, что это может помочь им проверить свои гипотезы; осмысление их по-прежнему остается задачей людей.
Как Дерек Лоу, фармацевтический исследователь и автор колонки в Наукапоставь это Индуистский в июне 2024 года: «Если Бог поставил перед нами задачу сворачивания белка, чтобы научить нас изучать молекулярные взаимодействия на основе основных принципов, мы обманули».
Что такое белковый дизайн?
Бейкер, получивший в этом году вторую половину Нобелевской премии по химии, разработал инструменты, которые ученые используют для создания новых белков определенной формы и функций. Его первая заметная работа была в 2003 году, когда он возглавил команду по созданию нового белка и определил его структуру с помощью специальной компьютерной программы под названием Rosetta, которую они разработали в 1999 году.
Исследователи сравнили результаты Розетты с результатами исследований рентгеновской кристаллографии и обнаружили, что они удивительно похожи.
По данным Нобелевского комитета по химии, «Rosetta была задумана как общая программа как для прогнозирования, так и для проектирования структуры белков, и с момента ее создания она постоянно развивалась с большим количеством пользователей и соразработчиков».
Способность создавать белки имеет далеко идущие последствия. Например, в 2022 году команда Бейкера разработала противовирусный назальный спрей для лечения COVID-19. В его основе лежали белки, которые команда разработала с помощью вычислительных методов в лаборатории, чтобы прикрепляться к уязвимым участкам на поверхности вируса и нацеливаться на белок-шип.
Опубликовано – 9 октября 2024 г., 21:23 по восточному стандартному времени.