Нобелевская премия по химии присуждена за изучение структуры белков

Шведская королевская академия наук объявила лауреатами Нобелевской премии по химии 2024 г. Дэвида Бейкера «за компьютерный дизайн белков» и Демиса Хассабиса и Джона Джампера «за предсказание структуры белка». Об этом сообщается на сайте Нобелевского комитета.

Белки – это высокомолекулярные органические вещества, которые управляют всеми химическими реакциями, в совокупности являющимися основой жизни. Белки также функционируют как гормоны, антитела и строительные блоки различных тканей.

«С точки зрения химии белки – одни из самых сложных молекулярных структур, которые можно себе представить. Белки – это как слова, построенные из букв, в которых буквами являются аминокислоты. Количество этих слов очень велико, поэтому изучение белков самая трудная в каком-то смысле область химии», – сказал «Ведомостям» профессор кафедры физики конденсированных сред НИЯУ МИФИ Константин Катин.

Количество натуральных белков ограничено, но в 2003 г. исследовательская группа Дэвида Бейкера создала белок с совершенно новой структурой. Затем с помощью программы Rosetta, разработанной Бейкером в конце 1990-х, ученые рассчитали, какой тип аминокислотной последовательности необходим для получения белка с заранее заданными параметрами и функциями. Эта методология разработки белков получила название de novo design.

Поиск лекарств «наугад» давно ушел в прошлое, сегодня препарат ищется под конкретную мишень, чаще всего ею выступает белковая молекула, написал в своем Telegram-канале научный руководитель РХТИ им. Менделеева и первый зампредседателя комитета Госдумы по науке и высшему образованию Александр Мажуга.

Открытие Хассабиса и Джампера также связано с предсказанием структуры белка, которая определяет его функцию. В 1959 г. Джон Кендрю и Макс Перуц из Кембриджа с помощью рентгеновской кристаллографии построили первые трехмерные модели белков. В 1961 г. Кристиан Анфинсен выяснил, что структура белка определяется последовательностью аминокислот в нем. С тех пор ученых интересовал вопрос, как предсказать структуру белка, если эти последовательности известны. В 1994 г. с этой целью был запущен проект «Критическая оценка прогнозирования структуры белка» (CASP), проводившийся каждые два года.

В 2018 г. во время 13-го проведения CASP команда Хассабиса разработала модель на основе искусственного интеллекта AlphaFold, которая предсказывала структуру белка с вероятностью 60% и превосходила все аналоги. Позже к группе исследователей присоединился Джампер, принявший участие в написании AlphaFold2. Вторая версия модели вышла в 2020 г. и показала такие же точные результаты, как рентгеновская кристаллография, хотя последний метод требует намного больше времени. С помощью AlphaFold2 Хассабис и Джампер смогли предсказать структуру практически всех 200 млн белков, известных науке.

«Раньше, для того чтобы предсказать структуру белка, нужны были месяцы или даже годы, поэтому исследовать большое количество белков не получалось. Предсказание структур белков при помощи машинного обучения не требует таких трудозатрат. Это открытие обогатило химию новым инструментом», – объяснил Катин.

Модель AlphaFold2 находится в открытом доступе и позволяет ученым разрабатывать более эффективные вакцины против малярии, создавать ферменты, расщепляющие пластик, и бороться с болезнью Паркинсона на ранних стадиях, сообщается на официальном сайте компании Google DeepMind.

В 2023 г. Нобелевскую премию по химии получили Мунги Бавенди, Луис Брюс и Алексей Екимов «за открытие и синтез квантовых точек». Тогда имена лауреатов раньше срока назвала шведская газета Aftonbladet со ссылкой на сообщение Королевской академии наук. Сама академия отрицала, что разослала эту информацию преждевременно.