Premiul Nobel pentru Chimie 2024. Cum au reușit un pasionat de șah, un fizician și un filosof să facă două descoperiri cu un potențial uriaș

Premiul Nobel pentru Chimie din anul 2024 a fost acordat cercetătorilor David Baker, pe de o parte, apoi Demis Hassabis și John Jumper pe de alta, pentru două descoperiri distincte, însă puternic interconectate, a anunțat Academia de Științe Suedeză. Două descoperiri al căror potențial în lumea științei, au adăugat oficialii suedezi, este unul de-a dreptul uriaș.

Proteinele, compuși organici fundamentali în existența vieții, au fost identificate încă din secolul al XVIII-lea, grație chimistului francez Antoine Fourcroy. Însă nu au fost descrise decât în secolul al XIX-lea, ca urmare a cercetărilor întreprinse de chimistul suedez Jacob Berzelius, și a olandezului Gerardus Johannes Mulder.

A fost nevoie să treacă încă un secol pentru ca doi cercetători de la Cambridge, John Kendrew și Max Perutz, să dezvolte o tehnologie botezată cristalografie cu raze X, care să permită un pas revoluționar în studiul proteinelor. Mai exact, să permită observarea în premieră a modelului lor tridimensional. De altfel, descoperirea le-a adus celor doi un Premiu Nobel în 1962.

Christian Anfinsen, un chimist american, reușea în 1961 o altă performanță cu un potențial enorm. Aceea de a desface o proteină și de a observa cum aceasta se reface la forma inițială. Interesant în tot acets experiment, după cum nota Anfinsen, a fost că proteina revena la aceeași formă de absolut fiecare dată, fără excepție.

De aici și concluzia sa că structura tridimensională a proteinelor este guvernată de lanțurile de aminoacizi (molecule ce construiesc lanțurile proteice). O altă descoperire premiată cu un Nobel în 1972.

Și totuși, logica lui Anfinsen conținea un paradox. Unul subliniat de un alt chimist american, Cyrus Levinthal, în 1969. Acesta calculase că, dacă o proteină ar fi formată și numai din 100 de aminoacizi, teoretic ar exista 10⁴⁷  variante posibile de structuri tridimensionale pe care aceasta să le îmbrace.

Apoi, dacă lanțurile de aminoacizi s-ar fi regrupat la întâmplare, ar fi fost necesară o perioadă de timp mai mare decât întreaga vâstă a Universului pentru a se ajunge la forma corectă. Numai că, în cazul proteinelor, nu dura decât câteva milisecunde.

Levinthal postula atunci că singura explicație plauzibilă este aceea a unui proces predeterminat. Și, ceea ce era cel mai important, acestă informație predeterminată stătea în secvențele de aminoacizi.

Cum au ajuns un pionier în studiul IA  și un matematician să fie laureați Nobel

Ideile enunțate mai sus au dus la următorul pas în studiul proteinelor, dar și la o veritabilă dilemă. Dacă secvența de aminoacizi a unei proteine este cunoscută, teoretic ar putea fi prezisă structura tridimensională a acesteia.

Dacă s-ar fi reușit o asemenea performanță, cristalografia cu raze X ar fi devenit desuetă și astfel s-ar fi economist timp enorm. De asemenea, oamenii de știință ar fi putut genera structuri pentru proteine în cazul cărora cristalografia nu putea fi aplicată.

Un maestru în șah la 13 ani orientat spre chimie

Iar asta a devenit marea provoare din lumea bio-chimiei: problema predicției. De atunci, nenumărați oameni de știință au încercat să găsească o rezolvare. Fără succes. Diferența a făcut-o Demis Hassabis, un pionier în studiul inteligenței artificiale.

Hassabis a descoperit jocul de șah la vârsta de 4 ani. La 13 ani atinsese deja gradul de maestru. În adolescență s-a orientat spre programare și a devenit un game developer de succes. A aprofundat apoi neuroștiințele și a folosit ceea ce a studiat pentru a crea o rețea neuronală artificială.

În anul 2010, a creat DeepMind, o companie care dezvolta modele IA pentru jocuri. Patru ani mai târziu, un program IA dezvoltat de el îl învingea pe campionul mondial la jocul de Go. Însă jocul de Go nu era obiectivul său. Așa că s-a orientat spre chimie.

Mai exact, spre CASP (Critical Assessment of Protein Structure Prediction) un concurs care promitea un premiu consistent celui care reușea să dezlege problema enunțată anterior, cea a predicției.

Hassabi a intrat în concurs în anul 2018, cu un model IA (botezat AlphaFold) care a avut o rată de succes de 60%. Până atunci, cele mai bune rezultate fuseseră de maxim 40%. Era un pas uriaș. Însă, pentru a fi considerat un succes, modelul trebuia să atingă o acuratețe de 90%.

Un matematician dă o mână de ajutor

În ciuda tuturor eforturilor, să părea că echipa lui Hassabi a ajuns într-o fundătură. Aici a intervenit John Jumper, matematician și doctor în fizică teoretică, a cărui pasiune devenise între timp chimia.

Jumper aflase de programul AlphaFold al lui Hassabi, așa că a trimis CV-ul pentru a fi angajat de acesta și pentru a se alătura echipei acestuia. Așa a apărut AlphaFold2, un program IA îmbunătățit pe baza observațiilor lui Jumper, cel care a dezvoltat o serie de rețele neuronale artificiale botezate „transformers”.

Noul program s-a dovedit unul de succes, capabil să sorteze o cantitate uriașă de date. Iar în anul 2020, organizatorii CASP au oferit verdictul. Problema predicției care dura de peste 50 de ani, fusese finalmente rezolvată.

David Baker, omul care a creat prima proteină artificială

Atunci când David Baker și-a început studiile la Harvard, materiile alese de el au fost filosofia și științele sociale. Pasiunea pentru chimie a descoperit-o atunci când a participat la un curs despre evoluția biologică, iar asta l-a condus către un nou drum în carieră, cel a studiului biologiei celulare și, implicit, al studiului structurii proteinelor.

La fel ca și ceilalți doi laureați Nobel, Hassabi și Jumper, Baker a participat la competiția CASP, folosind un program pe nume Rosetta. Și, chiar dacă rezultatele au fost unele peste medie, Baker a venit cu o nouă idee.

În loc să încerce să introducă structuri de aminoacizi în program, de ce nu ar fi folosit software-ul în mod invers? Mai exact, să introducă structura dorită, apoi să obțină informații despre aminoacizi, astfel încât să poată construi proteine complet noi.

Practic, Baker și echipa sa au proiectat o proteină cu o structură care nu există în mod natural, apoi au folosit software-ul creat tot de ei, Rosetta, pentru a afla ce secvență de aminoacizi îi poate duce la rezultatul dorit.

De subliniat faptul că acest domeniu al științei, în care proteine complet noi sunt construite, poartă numele de „design de novo”.

Conform datelor prezentate de Baker, Rosetta a efectuat o sortare detaliată a tuturopr structurilor proteice cunoscute, apoi a căutat structuri similare cu cea dorită de cercetători. Apoi, a oferit o secvență de aminoacizi care să ofere rezultatul dorit.

Rezultatul? O proteină complet nouă. Una care nu există în mod natural, pe care oamenii de știință au botezat-o Top7. A fost o premieră, pentru că până la acest rezultat, tot ceea ce se reușise fusese imitarea structurilor deja existente.

Baker a publicat descoperirea în anul 2003. Mai mult decât atât, a făcut public codul Rosetta, pentru ca oamenii de știință de pe tot globul să poată folosi această invenție, pentru a găi noi aplicații.

Potențialul uriaș al descoperirilor celor trei oameni de știință

Versatilitatea proteinelor este una cu adevărat uluitoare și poate fi observată în uriașa diversitate a vieții. Faptul că suntem capabili nu doar să înțelegem structura lor, ba chiar să creăm proteine complet noi este un pas enorm în lumea științei.

Nu doar că ne ajută să punem cap la cap problema evoluției vieții și a funcțiilor acesteia. Cu adevărat important este faptul că putem înțelege cum apar diferite boli, cum apare rezistența la antibiotice sau, ca un alt exemplu, cum ajung unele microorganisme să descompună plasticul.

Numai faptul că putem crea proteine noi, grație descoperirilor lui David Baker, poate duce la invenția unor medicamente revoluționare, a unor vaccinuri ba chiar a unor nanomateriale, a căror aplicabilitate în industria chimică este uriașă. Și asta, doar menționând doar câteva dintre aplicațiile ce pot fi folosite în slujba umanității.