Nobelova nagrada za hemiju 2024. godine pripala je naučnicima Demisu Hassabisu, Johnu Jumperu i Davidu Bakeru za njihova pionirska istraživanja u oblasti proteina. Ovi naučnici su revolucionisali biologiju korišćenjem veštačke inteligencije za predviđanje i dizajniranje struktura proteina, što je ubrzalo napredak u medicini i biotehnologiji.
Njihov rad, naročito kroz projekte AlphaFold i RoseTTAFold, omogućio je bolje razumevanje proteinskih struktura i otkrio nove načine za korišćenje proteina u lečenju bolesti, razvoju novih terapija i poboljšanju biotehnoloških procesa.
Revolucija uz AlphaFold
Demis Hassabis i John Jumper, ključni istraživači iz kompanije DeepMind, kreirali su jedan od najvažnijih alata u modernoj biologiji – AlphaFold. Ovaj AI sistem koristi algoritme mašinskog učenja kako bi predvideo strukturu proteina samo na osnovu njihove sekvence aminokiselina. Ovaj problem, koji je decenijama mučio naučnike, naziva se problem preklapanja proteina (protein folding problem) i njegov značaj leži u činjenici da je trodimenzionalna struktura proteina presudna za njihovu funkciju.
Pre razvoja AlphaFold-a, istraživači su se oslanjali na skupe i dugotrajne laboratorijske tehnike kao što su rendgenska kristalografija i nuklearna magnetska rezonanca (NMR) da bi odredili strukture proteina. AlphaFold je značajno ubrzao ovaj proces, omogućavajući predviđanja koja su u mnogim slučajevima gotovo podjednako tačna kao i eksperimenti.
AlphaFold2, naprednija verzija ovog sistema, donela je pravu revoluciju, omogućavajući istraživačima da brzo dođu do struktura hiljada proteina. To je ključan napredak za razvoj lekova jer proteini igraju glavnu ulogu u mnogim biološkim procesima, uključujući enzimsku aktivnost, regulaciju gena i transport molekula unutar ćelija.
Uticaj AlphaFold-a na medicinu
Predviđanje proteinskih struktura ima ogroman značaj u medicini. Proteini su ključne molekule u gotovo svim biološkim procesima, pa tako i u mnogim bolestima. Kroz razumevanje tačne strukture proteina, naučnici mogu identifikovati slabe tačke u njihovoj funkciji, što omogućava razvoj lekova koji ciljaju određene proteine i njihove interakcije u telu.
Na primer, mnoge bolesti, uključujući Alchajmerovu bolest, Parkinsonovu bolest i rak, povezane su sa nepravilnim savijanjem proteina. Razumevanje tih nepravilnosti omogućava naučnicima da razviju terapije koje će ispraviti ili blokirati ove procese. AlphaFold je već pomogao u identifikaciji novih terapija i ciljeva za lekove, ubrzavajući razvoj novih tretmana.
David Baker i kompjuterski dizajn proteina
Dok su Hassabis i Jumper poznati po razvoju alata za predviđanje struktura proteina, David Baker, sa Univerziteta u Vašingtonu, otišao je korak dalje i fokusirao se na dizajniranje novih proteina koji ne postoje u prirodi. Njegov tim je razvio RoseTTAFold, još jedan alat zasnovan na veštačkoj inteligenciji, koji omogućava naučnicima da dizajniraju potpuno nove proteine sa specifičnim funkcijama.
Bakerov rad se fokusira na dizajn proteina koji mogu rešiti specifične probleme, kao što su katalizatori za hemijske reakcije ili proteini koji razgrađuju zagađivače poput plastike. Ovaj proces dizajna otvara vrata za stvaranje novih lekova, biomaterijala, i industrijskih katalizatora. Na primer, naučnici sada mogu dizajnirati proteine koji ciljno napadaju viruse ili bakterije, što je ključno u razvoju novih antibiotskih terapija u eri kada mnogi patogeni postaju otporni na postojeće lekove
