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.
Свежие комментарии