Nagroda Nobla 2024 z chemii: David Baker oraz Demis Hassabis i John M. Jumper za odkrycia dotyczące białek

Tym samym Nagrodę Nobla z chemii rozdzielono na dwie części: połowa przypadła Davidowi Bakerowi, a połowa duetowi Demis Hassabis i John M. Jumper.

Białka to bardzo złożone struktury chemiczne. Można powiedzieć, że są zbudowane z aminokwasów, ale to zaledwie początek historii. Sekwencja aminokwasów w łańcuchu to tzw. pierwszorzędowa struktura białka. Może ona zostać ukształtowana przestrzennie w harmonijkę lub helisę – to tzw. struktura drugorzędowa. Wreszcie, helisa lub harmonijka również może zostać zwinięta w określoną strukturę, stabilizowaną wiązaniami wodorowymi. Jest to struktura trzeciorzędowa, mówi się, że najważniejsza, warunkująca właściwości białka i rozpadająca się w temperaturach powyżej 45 st. C. Nie wystarczy więc poznać skład chemiczny białka – aby opisać jego właściwości poprawnie i kompletnie, należy znać wszystkie te poziomy ustrukturyzowania.

W 1962 r. amerykański biochemik Christian Anfinsen wykazał, że jeśli struktura białka ulegnie rozwinięciu, a następnie ponownemu zwinięciu (zostanie „zmuszona” do ponownego osiągnięcia struktury 3-rzędowej), zawsze zwinie się w ten sam sposób. To oznaczało, że wyższe struktury białek muszą być warunkowane przez sekwencję aminokwasów (odkrycie to zresztą również zostało uhonorowane Nagrodą Nobla – w 1972 r.). Istniała więc zależność. Gdyby udało się ją zrozumieć, można by projektować dowolne białka, o dowolnie wybranej strukturze 3-rzędowej, a także przewidywać struktury 3-rzędowe bez użycia metod obrazowania, opierając się tylko na znajomości sekwencji aminokwasów.

I tu na scenę wchodzi pierwszy tegoroczny noblista z chemii. Demis Hassabis jest neuronaukowcem, który w 2010 roku założył firmę DeepMind zajmującą się rozwojem sztucznych inteligencji (w 2014 r. kupił ją Google). To właśnie ona stworzyła algorytm, który w 2016 r. pokonał człowieka w grze planszowej Go – osiągnięcie uważane przez specjalistów za znacznie bardziej znaczące niż zwycięstwo z człowiekiem w szachach. W roku 2018 Hassabis przystąpił do konkursu Critical Assessment of Protein Structure Prediction (CASP), którego uczestnicy mieli projektować algorytmy do przewidywania struktury białek, opierając się na znanych w literaturze strukturach. Jego grupa stworzyła algorytm AlphaFold, który osiągał rekordowe 60 proc. skuteczności. Było zaskakująco dobrze, ale jeszcze nie dość.

I tu pojawia się drugi bohater dzisiejszego dnia: John Jumper. To z wykształcenia fizyk i matematyk, który od 2008 r. zajmował się symulowaniem komputerowym struktury białek. Kiedy dowiedział się, że DeepMind zaczęło zajmować się tym samym zagadnieniem, zgłosił się tam do pracy. Został przyjęty, dzięki swojej wiedzy i doświadczeniu szybko awansował i wspólnie z Hassabisem zaczął kierować projektem. Z użyciem sieci neuronowych stworzyli nową wersję algorytmu – AlphaFold2. Przystąpili do kolejnej edycji konkursu CASP, a ich wyniki były tak dobre, że w 2020 r., po ewaluacji, jeden z twórców konkursu podsumował je, pytając: „No to co teraz?”. Miało to znaczyć, że cel osiągnięty i mogą szukać nowych wyzwań.

Przez konkurs CASP przewinął się również trzeci uhonorowany dziś naukowiec. David Baker, biolog, którego już od czasów studiów fascynowało zagadnienie struktury białek, przystąpił do niego w 1998 r. z zaprojektowanym przez siebie oprogramowaniem Rosetta. Osiągnął bardzo dobre wyniki. Później stwierdził, że mogłoby ono służyć również odwrotnemu celowi – zamiast przewidywać strukturę, mogłaby proponować sekwencję aminokwasów potrzebną do stworzenia pożądanej trójwymiarowej struktury. Rosetta musiała w tym celu nauczyć się struktury wszystkich znanych białek, wyszukać w nich charakterystyczne sekwencje i poprawnie skorelować je ze strukturą. W 2003 r. Baker ogłosił, że udało mu się stworzyć największe do tej pory projektowane białko – Top7 zbudowane aż z 93 aminokwasów. Kiedy Rosetta zaproponowała sekwencję dla pożądanej struktury, zespół Bakera z użyciem inżynierii genetycznej wprowadził gen do bakterii, aby faktycznie stworzyć Top7 i porównać jego budowę z ich pierwotnym modelem. Wynik był niemal doskonały.

AlphaFold2 jest dziś publicznie dostępnym narzędziem, stosowanym przez ponad 2 mln ludzi na całym świecie, umożliwiającym zamodelowanie struktury białka w kilka minut. Kiedy w 2020 r. dowiedział się o nim Baker, zainspirowany jego sposobem działania również dodał modele sieci neuronowych do Rosetty. Teraz potrafi ona projektować białka zbudowane nie z dziesiątek, ale z setek aminokwasów, co pomaga w badaniach nad antybiotykami, szczepionkami i molekularnymi nanomateriałami. A ta rewolucja w biotechnologii dopiero się rozkręca.

O laureatach

David Baker (ur. 1962 w Seattle) to profesor University of Washington (USA).

Demis Hassabis (ur. 1976 w Londynie) to dyrektor Google DeepMind (Wielka Brytania).

John M. Jumper (ur. 1985 w Little Rock) to starszy pracownik naukowo-badawczy (Senior Research Scientist) w Google DeepMind (Wielka Brytania).