Nobel z chemii za przełom w projektowaniu białek

W prestiżowym kręgu noblistów znaleźli się nowi laureaci w dziedzinie chemii. Tegoroczne wyróżnienie, przyznane przez Królewską Szwedzką Akademię Nauk, trafiło do wybitnych naukowców, którzy swoimi innowacjami wyznaczają nowe kierunki w biochemii. David Baker z Uniwersytetu Waszyngtońskiego w Seattle oraz Demis Hassabis i John M. Jumper z londyńskiej firmy Google DeepMind, zostali docenieni za pionierskie podejście do modelowania i przewidywania struktur białkowych przy pomocy zaawansowanych narzędzi komputerowych i algorytmów sztucznej inteligencji.

Światło na tajemnice białek dzięki AI i komputerom

Przyznając nagrodę, Akademia podkreśliła, że białka są niczym chemiczne narzędzia życia, które odgrywają kluczową rolę w funkcjonowaniu wszystkich żywych organizmów. Marzenia chemików o pełnym opanowaniu tych złożonych struktur zaczynają się urzeczywistniać dzięki pracy tegorocznych laureatów. Demis Hassabis i John M. Jumper zastosowali sztuczną inteligencję do skutecznego przewidywania struktur białek, co stanowiło problem nierozwiązany od ponad pół wieku. Z kolei David Baker zrewolucjonizował podejście do projektowania białek, ucząc komputery tworzenia zupełnie nowych konstrukcji białkowych o potencjalnie rewolucyjnych zastosowaniach.

Podstawy życia w 20 aminokwasach

Wszystkie białka są zbudowane z kombinacji 20 aminokwasów, które w komórkach łączą się w długie łańcuchy, skręcając się następnie w unikalne struktury trójwymiarowe. To właśnie ta trójwymiarowość decyduje o funkcjonalności białek, które mogą pełnić różnorodne role – od budulca tkanek, przez hormony i przeciwciała, aż po enzymy czy komunikatory komórkowe. Rozumienie i manipulowanie tymi strukturami otwiera drzwi do nowych odkryć w medycynie i biotechnologii.

Przewidywanie struktur białkowych – wyzwanie stulecia

Nagroda Nobla w dziedzinie chemii w 2021 roku podkreśla przełomowe znaczenie zrozumienia i kontrolowania aminokwasów na nowych poziomach. Demis Hassabis i John Jumper, dzięki swojej wiedzy z zakresu AI, przewidzieli strukturę niemal wszystkich znanych białek, podczas gdy David Baker opracował narzędzia umożliwiające syntezę nowych białek na komputerze. Te odkrycia wynikają z wieloletnich wysiłków i są kontynuacją prac, które otrzymały wcześniejsze Noblowskie wyróżnienia.

Zrozumienie mechanizmów zwijania białek to zagadnienie, które naukowcy zgłębiają od początków biochemii. W latach 50. ubiegłego wieku pierwsze trójwymiarowe modele białek, wykorzystujące krystalografię rentgenowską, otworzyły nowe horyzonty badawcze. To właśnie na tej podwalinie zbudowano współczesne metody przewidywania struktur białkowych.

Od gier planszowych do struktur białkowych

Interdyscyplinarne podejście laureatów uwidacznia się w ich niezwykłych karierach. David Baker, początkowo zainteresowany filozofią, ostatecznie zwrócił się ku biologii komórki i białkom. Jego praca nad oprogramowaniem Rosetta zapoczątkowała nową erę w projektowaniu białek. Z kolei Demis Hassabis, mistrz szachowy i pionier sztucznej inteligencji, po sukcesach w grach planszowych skupił się na problemach o znaczeniu globalnym, czego kulminacją jest rozwój modelu AlphaFold.

Wykorzystanie AI do mapowania struktur białkowych

AlphaFold2, rozwinięta wersja modelu AI, potwierdziła swoją wartość, osiągając dokładność porównywalną z krystalografią rentgenowską. W rezultacie, w ciągu zaledwie kilku minut możliwe stało się przewidzenie struktur wszystkich ludzkich białek, a także ogromnej liczby białek z innych organizmów. W październiku 2024 roku, AlphaFold2 posłużył już ponad dwóm milionom użytkowników z 190 krajów, demonstrując ogromny potencjał technologii.

Przyszłość projektowania białek i ich wpływ na ludzkość

Technologie opracowane przez noblistów przyspieszają rozwój nowych nanomateriałów, farmaceutyków czy szczepionek, a także przyczyniają się do bardziej ekologicznego przemysłu chemicznego. Wizualizacja struktur białek umożliwia głębsze zrozumienie życia, chorób, oporności na antybiotyki i rozkładu plastików. Praca noblistów przekłada się nie tylko na postęp naukowy, ale również na realne korzyści dla całej ludzkości.