Нобелевская премия по химии 2024 года: революция в изучении белков

Нобелевская премия по химии 2024 присуждена трем ученым, чьи работы совершили прорыв в изучении белков – фундаментальных строительных блоков жизни.

Дэвид Бейкер, профессор биохимии Вашингтонского университета, получил половину премии за свою работу по вычислительному проектированию белков. Эта технология позволяет исследователям создавать совершенно новые белковые структуры, которые не встречаются в природе. 

Демис Хассабис и Джон Джампер, генеральный директор и директор Google DeepMind соответственно, разделили вторую половину премии за революционную программу AlphaFold2, основанную на искусственном интеллекте. Эта программа, выпущенная в 2021 году, произвела настоящую революцию в области биоинформатики.  Она способна предсказывать трехмерную структуру любого белка по его аминокислотной последовательности, закодированной в ДНК. 

Почему это так важно? Белки – это сложные молекулы, играющие ключевую роль в жизнедеятельности всех живых организмов. Каждый белок выполняет свою уникальную функцию, будь то участие в метаболических процессах, формировании клеточных структур или передаче сигналов. Трёхмерная структура белка определяет его функцию. Изменить структуру – значит изменить ее свойства, а значит, потенциально создать новый препарат или материал.

До появления AlphaFold2 определение структуры белка было сложным, трудоемким и дорогим процессом, который мог занимать месяцы, а то и годы. AlphaFold2, используя мощные алгоритмы машинного обучения, значительно ускоряет и упрощает этот процесс. Например, AlphaFold2 может помочь в разработке лекарств, которые воздействуют на белковые мишени, ответственные за развитие заболеваний. Она также может использоваться для создания новых ферментов, которые будут более эффективными в переработке отходов или синтезе биоматериалов.

Параллельно с AlphaFold2 развивались и другие методы предсказания структуры белков, в том числе программа Rosetta, созданная Дэвидом Бейкером. Rosetta, в отличие от AlphaFold2, использует подход, основанный на сборке белка из более коротких фрагментов, взятых из базы данных известных структур.  Программа последовательно подбирает и оптимизирует эти фрагменты, стремясь собрать их в трехмерную структуру, соответствующую заданным параметрам. Rosetta оказалась незаменимым инструментом для дизайна de novo белков –создания белков с заданными свойствами, не встречающимися в природе. Этот подход позволяет создавать белки с совершенно новыми функциями, например, ферменты, способные расщеплять пластик, или белки, связывающиеся со специфическими мишенями, что имеет огромное значение для разработки лекарственных препаратов.