Премия была вручена, в частности, за программу ИИ, которая предсказывает структуры белков
Нобелевский комитет решил в этом году спеть оду математике. После того, как Нобелевская премия по физике была вручена за откровенно математические исследования в области нейронных сетей, Нобелевская премия по химии 2024 года снова, по большому счету, была вручена за математические вычисления. Американец Дэвид Бейкер получил часть премии «за вычислительный дизайн белков», а британцы Демис Хассабис и Джон М. Джампер — «за предсказание структур белков». В обоих случаях исследователи использовали математическую базу.
Половину призового фонда достался 62-летнему Дэвиду Бейкеру из Вашингтонского университета, а остальное разделят двое сотрудников британской компании Google DeepMind, работающей с искусственным интеллектом, — 48-летний Демис Хассабис и его еще более молодой коллега Джон Джампер (возраст которого даже не указан на официальном сайте премии).
— У Бейкера и его коллег схожие задачи, считает доктор физико-математических наук, заведующий лабораторией квантовой химии Института общей и неорганической химии им. Н.С. Курнакова Иван АНАНЬЕВ. — Но подходы у них разные. Если первые использовали классические подходы молекулярного моделирования, включая методы молекулярной механики, для предсказания структур новых белков, то Хассабис и Джампер более современные, основанные на искусственном интеллекте.
– Это научное направление позволяет нам собирать аминокислоты таким образом, чтобы получать стабильные структуры совершенно новых белков. Причем речь идет о трехмерных белках, которые применимы на практике. Чтобы при использовании их, например, в медицине, они не распадались при температуре человеческого тела.
– Насколько я помню, не было синтеза совершенно нового белка, которого нет в природе. Были работы по модификации уже существующих белков, предсказанию структур их новых вариантов. Такие белки используются в фармацевтике, для создания лекарств и в пищевой промышленности.
– Они разработали программу AlphaFold, программу искусственного интеллекта, которая предсказывает структуру белка.
Это делается для того, чтобы помочь тем, кто изучает физико-химические свойства определенных молекул. Ученые всегда стремятся понять структуру существующего белка, чтобы понять, как с ним будет взаимодействовать лекарство или как он будет себя вести в окружении вирусов. Однако в некоторых случаях это может быть очень сложно. Белки, как правило, представляют собой гигантские молекулы с большим количеством атомов. Чем больше атомов в молекуле, тем больше у них теплового движения. Из-за такой нестатичности крайне сложно получить физически и химически обоснованную картину – точность очень мала. Возникает проблема получения структуры с большей точностью. Для этого нужно перебрать большое количество вариантов моделей структур, подставить их под имеющийся образец, чтобы найти единственно правильный ответ. Это то, что делает искусственный интеллект AlphaFold для человека.