A hétfői orvosi-élettani, valamint a keddi fizikai után szerdán azt árulta el a Svéd Királyi Tudományos Akadémia, hogy kik érdemelték ki munkásságukkal a kémiai Nobel-díjat. A legrangosabb tudományos elismerést David Baker, valamint Demis Hassabis és John M. Jumper megosztva kapta meg.

Az akadémia indokolása szerint David Bakernek sikerült azt a szinte lehetetlen bravúrt elérnie, hogy teljesen új típusú fehérjéket építsen fel, a másik két tudós, Demis Hassabis és John Jumper pedig egy mesterségesintelligencia-modellt fejlesztett ki egy 50 éves probléma megoldására: a fehérjék összetett szerkezetének előrejelzésére.

Az élet sokszínűsége a legjobb bizonyíték arra, hogy a fehérjék, mint kémiai eszközök milyen elképesztő képességekről tanúskodnak. Ezek az összes kémiai reakciót, amelyek együtt az élet alapját képezik. Emellett hormonként, jelzőanyagként, antitestként és különböző szövetek építőköveiként is funkcionálnak.

A fehérjék általában 20 különböző aminosavból állnak, amelyek az élet építőköveiként írhatók le. 2003-ban David Bakernek, a Washingtoni Egyetem tudósának sikerült ezeket a blokkokat felhasználnia egy új fehérje megtervezésére, amely semmi máshoz nem hasonlítható. Azóta kutatócsoportja több ilyen fehérjét is felépített már, beleértve a gyógyszerként, vakcinaként, nanoanyagként és apró szenzorként használható fehérjéket is.

A második felfedezés, amit az akadémia díjazott, a fehérjeszerkezetek előrejelzésére vonatkozik. A fehérjékben az aminosavak hosszú szálakban kapcsolódnak egymáshoz, amelyek összehajtogatva háromdimenziós szerkezetet alkotnak, ami meghatározó a fehérje működése szempontjából. Az 1970-es évek óta a kutatók megpróbálták megjósolni a fehérjeszerkezeteket aminosav-szekvenciák alapján, ez azonban rendkívül nehéz feladatnak bizonyult. Négy évvel ezelőtt azonban lenyűgöző áttörés történt.

2020-ban Demis Hassabis és John Jumper bemutatta az AlphaFold2 nevű mesterségesintelligencia-modellt. A segítségével már meg tudták jósolni a kutatók által már azonosított 200 millió fehérje szerkezetét. Áttörésük óta az AlphaFold2-t több mint kétmillióan használják 190 országból. A számtalan tudományos alkalmazás közül a kutatók jobban megérthetik az antibiotikum-rezisztenciát, és képeket készíthetnek a műanyagot lebontó enzimekről.

Ha máskor is tudni szeretne hasonló dolgokról, lájkolja a HVG Tech rovatának tudományos felfedezésekről is hírt adó Facebook-oldalát.