David Baker, Demis Hassabis és John M. Jumper kapja fehérjékkel kapcsolatos kutatásaiért az idei kémiai Nobel-díjat a Svéd Királyi Tudományos Akadémia szerdai stockholmi bejelentése szerint.

A fehérjékkel kapcsolatos felfedezéseikért David Baker, Demis Hassabis és John M. Jumper kapja az idei kémiai Nobel-díjat a Svéd Királyi Tudományos Akadémia szerdai stockholmi bejelentése szerint.

Az amerikai David Baker a számítógépes fehérjetervezésért kapja a díj egyik felét, és a másik felén osztozik a két Nagy-Britanniában dolgozó tudós, a brit Demis Hassabis és az amerikai John Jumper a fehérjeszerkezetek előrejelzéséért.

„David Bakernek sikerült az a szinte lehetetlen mutatvány, hogy teljesen újfajta fehérjéket építsen. Demis Hassabis és John Jumper pedig mesterségesintelligencia-modellt fejlesztett ki egy 50 éves probléma megoldására: a fehérjék összetett szerkezetének előrejelzésére”

– hangsúlyozta a felfedezések jelentőségét a Svéd Tudományos Akadémia közleménye.

Az idén díjazott mindkét felfedezés hatalmas lehetőségeket nyit meg – emelte ki Heiner Linke, a díjat odaítélő kémiai Nobel-bizottság elnöke.

„A fehérjék általában 20 különböző aminosavból állnak, amelyeket az élet építőköveinek nevezhetünk. 2003-ban David Bakernek sikerült ezeket az építőköveket felhasználnia egy új, semmilyen más fehérjéhez nem hasonlító fehérje megtervezéséhez. Azóta kutatócsoportja az egyik elképzelt fehérjealkotást a másik után hozta létre, köztük gyógyszerként, vakcinaként, nanoanyagként és apró érzékelőként felhasználható fehérjéket” – emelték ki az akadémia közleményében.

A második felfedezés a fehérjeszerkezetek előrejelzésével foglakozik.

„A fehérjékben az aminosavak hosszú szálakba rendeződnek, amelyek feltekeredve háromdimenziós szerkezetet alkotnak, amely kulcsfontosságú a fehérje működése szempontjából”

– írták hozzátéve, hogy a kutatók már a hetvenes évektől dolgoztak azon, hogy a fehérjék szerkezetét aminosav-szekvenciákból megjósolhassák, de csak négy éve sikerült ez az áttörés.

A közleményben felidézték, hogy Demis Hassabis és John Jumper 2020-ban mutatta be az AlphaFold2 mesterségesintelligencia-modellt, amelynek segítségével előre tudták jelezni a kutatók által addig azonosított mintegy 200 millió fehérje közül majdnem az összesnek a szerkezetét.

A modellt azóta több mint kétmillió ember használta 190 országból. Rengeteg tudományos alkalmazás mellett a tudósok most már jobban megérthetik az antibiotikum-rezisztenciát, és képet alkothatnak a műanyagot lebontó enzimekről is.

„Az élet nem létezhetne fehérjék nélkül. Az emberiség számára hatalmas előnyt jelent, hogy most már meg tudjuk jósolni a fehérjék szerkezetét és meg tudjuk tervezni saját fehérjéinket”

– húzta alá az akadémia a két felfedezés jelentőségét.

A díjazottakat bejelentő szerdai sajtótájékoztatón telefonon bejelentkezett David Baker is, aki nagy megtiszteltetésnek nevezte az elismerést. Kérdésre válaszolva elmondta, hogy bár hallotta az őt esélyesként emlegető találgatásokat, meglepte a díj.

Szintén kérdésre válaszolva óriásinak nevezte a mesterséges intelligencia fejlődésének hatását a tudomány jövőjére. Elmondta, hogy Demis Hassabis és John Jumper áttörése számukra is előtérbe helyezte a mesterséges intelligencia adta lehetőségeket, és arra ösztönözte őket, hogy használják a mesterségesintelligencia-módszereket a fehérjetervezésben is.

„Nagyon lelkesít, ahogyan a fehérjetervezés jobbá teszi a világot”

– mondta a tudós.

A Nobel-díj honlapján közzétett interjúban Demis Hassabis, akinek munkáját már rengeteg díjjal elismerték, hihetetlenül különlegesnek nevezte a Nobel-díjat. Mint mondta, még nem is fogta fel teljesen a dolgot, de hatalmas megtiszteltetésnek tartja.

Arra a kérdésre, hogy hogyan látja az AlphaFoldhoz hasonló eszközök és a tudósok közötti kapcsolatot, Hassabis kiemelte: mindig úgy gondolta, hogy ha megfelelő módon építik fel a mesterséges intelligenciát, az alapvető eszköz lehet a tudósok számára.

Ezek a rendszerek eszközök, amelyek nagyon jók az adatok elemzésében, mintázatok és szerkezetek azonosításában. De a tudósok kellenek ahhoz, hogy feltegyék a megfelelő kérdéseket, felállítsák a megfelelő hipotéziseket, megfogalmazzák a megfelelő sejtéseket.

„Úgy gondolom, hogy a legjobb tudósok ezekkel az eszközökkel hihetetlen dolgokra lesznek képesek” – hangsúlyozta Hassabis.

John Jumper, aki több mint 70 éve a legfiatalabb kémiai Nobel-díjas, a honlapon közzétett interjúban elárulta: úgy gondolta, 10 százalék esélye van arra, hogy megkapja a Nobel-díjat, úgyhogy azt tervezte, átalussza a bejelentést, így amikor felébred, már tudni fogja, mi a helyzet. „Nem egészen működött, mert nehéz annyit aludni” – jegyezte meg a kutató.

Kiemelte: régóta dolgozik ezen a területen, és azt vallja, szükség van a számítási módszerekre a biológiai problémák megoldásához.

„Imádom, hogy kezd működni a dolog, és nem hiszem el, hogy ilyen gyorsan elismerést kapunk érte”

– tette hozzá Jumper, aki hangsúlyozta: munkájában azt szereti, hogy egyenes vonalat lehet húzni attól, amit csinálnak az emberek egészségéig.

David Baker 1962-ben született Seattle-ben, 1989-ben doktorált a Kaliforniai Egyetemen Berkeley-ben, jelenleg a Washingtoni Egyetem professzora.

Demis Hassabis 1976-ban született Londonban, doktori fokozatát 2009-ben a University College London képzésén szerezte, és jelenleg az általa alapított és a Google által 2014-ben felvásárolt DeepMind vezérigazgatója.

John M. Jumper 1985-ben, az egyesült államokbeli Little Rockban született, 2017-ben szerzett doktori fokozatot a Chicagói Egyetemen. Jelenleg a londoni DeepMind vezető tudományos kutatója.

A díjakat december 10-én, az elismerést alapító Alfred Nobel halálának évfordulóján adják át, idén kategóriánként 11 millió svéd koronát (388 millió forintot) osztanak szét a győztesek között.

Forrás: MTI

Fotó: MTI/EPA/TT Hírügynökség/Christine Olsson

---

Érdekesnek találtad? Oszd meg!