David Baker, Demis Hassabis és John M. Jumper kapj

A fehérjékkel kapcsolatos felfedezéseikért David Baker, Demis Hassabis és John M. Jumper kapja az idei kémiai Nobel-díjat a Svéd Királyi Tudományos Akadémia szerdai stockholmi bejelentése szerint.Az amerikai David Baker a számítógépes fehérjetervezésért kapja a díj egyik felét, és a másik felén osztozik a két Nagy-Britanniában dolgozó tudós, a brit Demis Hassabis és az amerikai John Jumper a fehérjeszerkezetek elõrejelzéséért."David Bakernek sikerült az a szinte lehetetlen mutatvány, hogy teljesen újfajta fehérjéket építsen. Demis Hassabis és John Jumper pedig mesterségesintelligencia-modellt fejlesztett ki egy 50 éves probléma megoldására: a fehérjék összetett szerkezetének elõrejelzésére"- hangsúlyozta a felfedezések jelentõségét a Svéd Tudományos Akadémia közleménye.Az idén díjazott mindkét felfedezés hatalmas lehetõségeket nyit meg - emelte ki Heiner Linke, a díjat odaítélõ kémiai Nobel-bizottság elnöke."A fehérjék általában 20 különbözõ aminosavból állnak, amelyeket az élet építõköveinek nevezhetünk. 2003-ban David Bakernek sikerült ezeket az építõköveket felhasználnia egy új, semmilyen más fehérjéhez nem hasonlító fehérje megtervezéséhez. Azóta kutatócsoportja az egyik elképzelt fehérjealkotást a másik után hozta létre, köztük gyógyszerként, vakcinaként, nanoanyagként és apró érzékelõként felhasználható fehérjéket" - emelték ki az akadémia közleményében.

A második felfedezés a fehérjeszerkezetek elõrejelzésével foglakozik.

"A fehérjékben az aminosavak hosszú szálakba rendezõdnek, amelyek feltekeredve háromdimenziós szerkezetet alkotnak, amely kulcsfontosságú a fehérje mûködése szempontjából"- írták hozzátéve, hogy a kutatók már a hetvenes évektõl dolgoztak azon, hogy a fehérjék szerkezetét aminosav-szekvenciákból megjósolhassák, de csak négy éve sikerült ez az áttörés.

A közleményben felidézték, hogy Demis Hassabis és John Jumper 2020-ban mutatta be az AlphaFold2 mesterségesintelligencia-modellt, amelynek segítségével elõre tudták jelezni a kutatók által addig azonosított mintegy 200 millió fehérje közül majdnem az összesnek a szerkezetét.

A modellt azóta több mint kétmillió ember használta 190 országból. Rengeteg tudományos alkalmazás mellett a tudósok most már jobban megérthetik az antibiotikum-rezisztenciát, és képet alkothatnak a mûanyagot lebontó enzimekrõl is.

"Az élet nem létezhetne fehérjék nélkül. Az emberiség számára hatalmas elõnyt jelent, hogy most már meg tudjuk jósolni a fehérjék szerkezetét és meg tudjuk tervezni saját fehérjéinket"- húzta alá az akadémia a két felfedezés jelentõségét.

A díjazottakat bejelentõ szerdai sajtótájékoztatón telefonon bejelentkezett David Baker is, aki nagy megtiszteltetésnek nevezte az elismerést. Kérdésre válaszolva elmondta, hogy bár hallotta az õt esélyesként emlegetõ találgatásokat, meglepte a díj.

Szintén kérdésre válaszolva óriásinak nevezte a mesterséges intelligencia fejlõdésének hatását a tudomány jövõjére. Elmondta, hogy Demis Hassabis és John Jumper áttörése számukra is elõtérbe helyezte a mesterséges intelligencia adta lehetõségeket, és arra ösztönözte õket, hogy használják a mesterségesintelligencia-módszereket a fehérjetervezésben is.

"Nagyon lelkesít, ahogyan a fehérjetervezés jobbá teszi a világot"- mondta a tudós.

A Nobel-díj honlapján közzétett interjúban Demis Hassabis, akinek munkáját már rengeteg díjjal elismerték, hihetetlenül különlegesnek nevezte a Nobel-díjat. Mint mondta, még nem is fogta fel teljesen a dolgot, de hatalmas megtiszteltetésnek tartja.

Arra a kérdésre, hogy hogyan látja az AlphaFoldhoz hasonló eszközök és a tudósok közötti kapcsolatot, Hassabis kiemelte: mindig úgy gondolta, hogy ha megfelelõ módon építik fel a mesterséges intelligenciát, az alapvetõ eszköz lehet a tudósok számára.

Ezek a rendszerek eszközök, amelyek nagyon jók az adatok elemzésében, mintázatok és szerkezetek azonosításában. De a tudósok kellenek ahhoz, hogy feltegyék a megfelelõ kérdéseket, felállítsák a megfelelõ hipotéziseket, megfogalmazzák a megfelelõ sejtéseket.

"Úgy gondolom, hogy a legjobb tudósok ezekkel az eszközökkel hihetetlen dolgokra lesznek képesek" - hangsúlyozta Hassabis.

John Jumper, aki több mint 70 éve a legfiatalabb kémiai Nobel-díjas, a honlapon közzétett interjúban elárulta: úgy gondolta, 10 százalék esélye van arra, hogy megkapja a Nobel-díjat, úgyhogy azt tervezte, átalussza a bejelentést, így amikor felébred, már tudni fogja, mi a helyzet. "Nem egészen mûködött, mert nehéz annyit aludni" - jegyezte meg a kutató.

Kiemelte: régóta dolgozik ezen a területen, és azt vallja, szükség van a számítási módszerekre a biológiai problémák megoldásához.

"Imádom, hogy kezd mûködni a dolog, és nem hiszem el, hogy ilyen gyorsan elismerést kapunk érte"- tette hozzá Jumper, aki hangsúlyozta: munkájában azt szereti, hogy egyenes vonalat lehet húzni attól, amit csinálnak az emberek egészségéig.

David Baker 1962-ben született Seattle-ben, 1989-ben doktorált a Kaliforniai Egyetemen Berkeley-ben, jelenleg a Washingtoni Egyetem professzora.

Demis Hassabis 1976-ban született Londonban, doktori fokozatát 2009-ben a University College London képzésén szerezte, és jelenleg az általa alapított és a Google által 2014-ben felvásárolt DeepMind vezérigazgatója.

John M. Jumper 1985-ben, az egyesült államokbeli Little Rockban született, 2017-ben szerzett doktori fokozatot a Chicagói Egyetemen. Jelenleg a londoni DeepMind vezetõ tudományos kutatója.

A díjakat december 10-én, az elismerést alapító Alfred Nobel halálának évfordulóján adják át, idén kategóriánként 11 millió svéd koronát (388 millió forintot) osztanak szét a gyõztesek között.