Kaj imata skupnega umetna inteligenca in proteini? Nobelovo nagrado za kemijo za leto 2024 so prejeli trije znanstveniki. Le-ti so s pomočjo umetne inteligence razvozlali strukture skoraj vseh znanih proteinov, osnovnih gradnikov življenja.
Nobelov odbor je pohvalil ameriškega biokemika Davida Bakerja, ker je opravil „skoraj nemogočo nalogo oblikovanja popolnoma novih vrst proteinov“.
Demis Hassabis in John Jumper iz londonskega podjetja Google DeepMind pa sta prejela priznanje za oblikovanje modela umetne inteligence. Model AI je sposoben napovedati zapletene strukture proteinov – izziv, ki je ostal nerešen že pet desetletij.
„Vpliv njunih odkritij je ogromen,“ je med razglasitvijo nagrade v sredo na Švedskem izjavil odbor. Nobelova nagrada, ki velja za najvišje priznanje v znanosti, vključuje denarno nagrado v višini 11 milijonov švedskih kron (približno 1 milijon dolarjev).
Proteini, sestavljene iz verig aminokislin, so temeljni gradniki življenja. Imajo ključno vlogo pri oblikovanju las, kože in tkivnih celic ter pri branju, kopiranju in popravljanju DNK. Proteini pomagajo tudi pri prenosu kisika po krvnem obtoku.
Čeprav so proteini sestavljeni iz le 20 aminokislin, jih je mogoče razvrstiti v nešteto kombinacij. Zložimo jih lahko v zapletene tridimenzionalne strukture, ki poganjajo njihove različne funkcije.
Iskanje proteinskih struktur prek Googla
Nobelov odbor je pojasnil, da je letošnja nagrada razdeljena na dve „polovici“. Prva je bila podeljena Demisu Hassabisu, britanskemu računalničarju in soustanovitelju Googlovega laboratorija za raziskave umetne inteligence DeepMind, in Johnu Jumperju, ameriškemu raziskovalcu, prav tako iz DeepMinda.
Hassabis in Jumper sta prejela priznanje za razvoj modela umetne inteligence, ki je sposoben napovedati tridimenzionalno strukturo proteinov na podlagi njihovega aminokislinskega zaporedja, kar jima je omogočilo napovedati strukturo skoraj vseh 200 milijonov znanih proteinov.
„To je resnično samostojen preboj, ki rešuje dolgoletni sveti gral v fizikalni kemiji,“ je v intervjuju za CNN dejala Anna Wedell, profesorica medicinske genetike na švedskem inštitutu Karolinska in članica Švedske kraljeve akademije znanosti.
Njihovo orodje umetne inteligence, baza podatkov o strukturi proteinov AlphaFold, je postalo ključni vir za več kot 2 milijona raziskovalcev po vsem svetu in deluje kot „Googlov iskalnik“ za strukture proteinov.
Omogoča hiter dostop do napovedanih modelov proteinov, kar pospešuje raziskave na področju temeljne biologije in sorodnih področjih. Hassabis in Jumper sta si za svoje pionirsko delo že prislužila Laskerjevo nagrado za leto 2023 in nagrado Breakthrough Prize.
Od objave ključnega članka dvojice leta 2021 je bil citiran več kot 16.000-krat. David Pendlebury, vodja raziskovalne analize na Inštitutu za znanstvene informacije Clarivate, je to opisal kot „brez primere in odraža revolucionarni vpliv tega dela“.
Od skupno 61 milijonov znanstvenih člankov jih je bilo le približno 500 citiranih več kot 10.000-krat, je povedal za CNN. Preden sta se posvetila proteinom, sta se ukvarjala z računalniškim programom. Ta je bil sposoben premagati najboljše svetovne igralce starodavne kitajske namizne igre Go.
Ustvarjanje proteinov, ki jih v naravi še nismo videli
Drugo polovico Nobelove nagrade je prejel David Baker, profesor na Univerzi v Washingtonu. Gre za nagrado za uporabo računalniških metod za oblikovanje proteinov, ki v naravi ne obstajajo, s povsem novimi funkcijami.
Član Nobelovega odbora Johan Åqvist je pojasnil, da je Baker najprej uporabil računalniško programsko opremo za „vizualizacijo proteinskih struktur v novih dimenzijah“. Nato je določil specifično zaporedje aminokislin, potrebnih za doseganje teh struktur. To je Bakerju omogočilo, da je ustvaril nove proteine, „od katerih večina še nikoli ni bila videna in jih v naravi ni“.
Åqvist je opisal raznolikost proteinov, ki jih je izdelal Baker, kot „popolnoma osupljivo“ in dodal: „Zdi se, da lahko s to tehnologijo oblikujete skoraj vsako vrsto proteina.“
Sposobnost ustvarjanja novih proteinov odpira veliko možnosti, od razvoja novih farmacevtskih izdelkov do hitrejšega ustvarjanja cepiv. Letošnja nagrada za kemijo poudarja tudi vse večji vpliv umetne inteligence na znanstveni napredek.
Nobelovo nagrado za fiziko sta si razdelila Geoffrey Hinton, pogosto imenovan „krstni oče umetne inteligence“, in John Hopfield za pionirsko delo na področju umetnih nevronskih mrež. Gre za tehnologijo, ki je postavila temelje za napredek letošnjih nagrajencev na področju kemije.
Pendlebury je odločitve Nobelove fundacije komentiral z naslednjimi besedami: „Letošnji izbor za nagrado za fiziko in kemijo lahko označimo kot drzen. Priznanje revolucionarnega vpliva umetne inteligence v dveh kategorijah je brez primere.“