Во второй раз Нобелевская премия в области искусственного интеллекта была вручена Королевской шведской академией наук, которая присудила половину премии по химии 2024 года Демису Хасабису, соучредителю и генеральному директору Google DeepMind, и Джону М. Джамперу, директору той же компании, за их работу по использованию искусственного интеллекта для предсказания структуры белков. Вторая половина премии была вручена Дэвиду Бейкеру, профессору биохимии в Вашингтонском университете, за его исследования в области вычислительного дизайна белков. Лауреаты поделят призовой фонд в 11 миллионов шведских крон (1 миллион долларов).
Потенциальное влияние этих исследований колоссально. Белки являются основой жизни, но понимание их функций связано с определением их структуры — это очень сложная задача, которую ученые решали месяцами или даже годами для каждого типа белка. Сокращая время, необходимое для предсказания структуры белка, вычислительные инструменты, разработанные лауреатами этой премии, помогают ученым лучше понять, как работают белки, и открывают новые направления в исследованиях и разработке лекарств. Эта технология может привести к созданию более эффективных вакцин, ускорить исследования по лечению рака или привести к совершенно новым материалам.
Хасабис и Джампер создали AlphaFold, который в 2020 году решил проблему, с которой ученые боролись на протяжении десятилетий: предсказание трехмерной структуры белка по последовательности аминокислот. С тех пор этот инструмент ИИ использовался для предсказания форм всех белков, известных науке.
Их последняя модель, AlphaFold 3, может предсказывать структуры ДНК, РНК и молекул, таких как лиганды, которые необходимы для открытия новых лекарств. DeepMind также выпустила исходный код и базу данных своих результатов для бесплатного доступа ученым.
«Я посвятил свою карьеру развитию ИИ, потому что верю в его неоспоримый потенциал улучшать жизнь миллиардов людей», — сказал Демис Хасабис. «AlphaFold уже был использован более чем двумя миллионами исследователей для решения критически важных задач, от разработки ферментов до открытия лекарств. Я надеюсь, что мы будем вспоминать AlphaFold как первую демонстрацию невероятного потенциала ИИ в ускорении научных открытий», — добавил он.
Бейкер создал несколько инструментов ИИ для проектирования и предсказания структуры белков, таких как семейство программ под названием Rosetta. В 2022 году его лаборатория разработала инструмент с открытым исходным кодом под названием ProteinMPNN, который может помочь исследователям открывать ранее неизвестные белки и проектировать совершенно новые. Он помогает ученым, имеющим точную структуру белка в виду, находить аминокислотные последовательности, которые складываются в эту форму.
Совсем недавно, в конце сентября, лаборатория Бейкера объявила, что разработала индивидуальные молекулы, позволяющие ученым точно нацеливаться на белки, связанные с заболеваниями, и устранять их в живых клетках.
«[Белки] эволюционировали на протяжении миллионов лет, чтобы решать проблемы, с которыми сталкивались организмы в ходе эволюции. Но сегодня мы сталкиваемся с новыми проблемами, такими как COVID-19. Если бы мы могли проектировать белки, которые так же эффективно решали бы новые проблемы, как те, что эволюционировали для решения старых, это было бы действительно мощно», — сказал Бейкер в интервью MIT Technology Review в 2022 году.
