Москва. 9 октября. — Лауреатами Нобелевской премии по химии 2024 года стали Дэвид Бейкер из Медицинского института Говарда Хьюза – за «компьютерный дизайн белков», а также сотрудники компании Google DeepMind Демис Хассабис и Джон Джампер – «за предсказание структуры белка».
Подробнее об исследованиях лауреатов рассказывает пресс-релиз.
«Одно из открытий, признанных в этом году, касается построения белков. Другое – об исполнении 50-летней мечты: предсказании структур белков по их аминокислотным последовательностям. Оба эти открытия открывают огромные возможности», – сказал Хайнер Линке, председатель Нобелевского комитета по химии.
Жизнь на планете существует благодаря белкам, а ее разнообразие указывает на удивительные функции белков как химических инструментов. Они контролируют и управляют всеми химическими реакциями, которые в совокупности являются основой жизни. Белки также работают как гормоны, сигнальные вещества, антитела и строительные элементы различных тканей.
Белки обычно состоят из 20 различных аминокислот, их можно назвать строительными блоками жизни. В 2003 году Бейкер разработал новый уникальный белок, не похожий ни на один другой. С тех пор группа исследователей под его руководством создавала одно за другим белковые соединения, включая белки, которые можно использовать в качестве фармацевтических препаратов, вакцин, наноматериалов и крошечных датчиков.
Второе открытие касается одной из самых сложных задач в биохимии – реконструкции трехмерной структуры белков на основе их аминокислотной последовательности. В белках аминокислоты связаны в длинные нити, образующие трехмерную структуру, которая имеет решающее значение для функции белка. С 1970-х годов исследователи пытались предсказать структуры белков из последовательностей аминокислот, но это было крайне сложно. Однако в этой области удалось сделать прорыв.
В 2018 году Хассабис и Джампер представили алгоритм машинного обучения AlphaFold. В 2020 году исследователи выпустили вторую версию алгоритма, AlphaFold2. С ее помощью они смогли предсказать структуру практически всех 200 млн белков, которые идентифицировали ученые. С того момента AlphaFold2 использовали более двух миллионов человек из 190 стран. Весной 2024 года Google DeepMind уже создала AlphaFold3. Модель ИИ AlphaFold и ее версии используются для решения многих теоретических и практических задач, от исследований устойчивости к антибиотикам и поиска потенциальных мишеней для лекарств до реконструкции молекулярных структур и создания изображения ферментов, которые могут разлагать пластик.
Размер денежной части Нобелевской премии в 2024 году составляет 11 млн шведских крон (чуть менее $1,1 млн). Половина премии достанется Бейкеру, вторая половина будет поделена между Джампером и Хассабисом. Премии будут вручены на официальной церемонии в Стокгольме 10 декабря.
Присуждаемая Нобелевским комитетом премия по химии может зачастую оказаться на стыке с биологией или даже казаться сугубо биологической: в прошлый раз так было в 2020 году, когда лауреатами стали разработчики «генетических ножниц» CRISPR/Cas Эммануэль Шарпантье и Дженнифер Дудна. Последующие премии были ближе к классической химии. Так, в 2021 году список лауреатов пополнили Бенджамин Лист и Дэвид Макмиллан – за развитие асимметрического органокатализа. В 2022 году наградой были отмечены Каролин Бертоцци, Мортен Мельдаль и Барри Шарплесс (получил вторую Нобелевскую премию по химии) – за развитие методов клик-химии и биоортогональной химии. В 2023 году Нобелевскую премию по химии получили Мунги Бавенди, Луис Брус и Алексей Екимов – за открытие и синтез квантовых точек.
8 октября, объявили лауреатов Нобелевской премии по физике: премию присудили Джону Хопфилду и Джеффри Хинтону за машинное обучение с использованием искусственных нейронных сетей.
Днем ранее, 7 октября, Нобелевский комитет Каролинского института Стокгольма объявил имена лауреатов Нобелевской премии по физиологии и медицине. Обладателями награды стали Виктор Эмброс и Гэри Равкан – за открытие и исследование микроРНК.
В четверг, 10 октября, объявят очередного лауреата Нобелевской премии по литературе.