Premio Nobel per la Chimica 2024, un riconoscimento storico per la chimica della vita
Il Premio Nobel per la Chimica 2024 è stato assegnato a David Baker, Demis Hassabis e John Jumper per i loro eccezionali contributi alla comprensione e al design delle proteine, il “mattoncino della vita“. Attraverso l’uso di modelli computazionali e tecnologie all’avanguardia come AlphaFold2, i vincitori hanno aperto nuove strade nella ricerca scientifica, trasformando la nostra capacità di prevedere e progettare la struttura delle proteine.
La Reale Accademia Svedese delle Scienze ha assegnato il Premio Nobel Chimica 2024 a David Baker per il suo lavoro sulla progettazione computazionale delle proteine, e congiuntamente a Demis Hassabis e John M. Jumper per i loro contributi alla previsione della struttura delle proteine. Le scoperte premiate non solo hanno svelato i processi fondamentali di ripiegamento delle proteine, ma hanno anche gettato le basi per applicazioni che spaziano da nuovi trattamenti farmacologici alla sostenibilità ambientale.
L’Accademia svedese delle Scienze, nel conferire il premio Nobel Chimica 2024, ha riconosciuto i contributi straordinari di David Baker, Demis Hassabis e John Jumper. David Baker, 62 anni, professore all’Università di Seattle, è stato premiato per aver «realizzato l’impresa quasi impossibile di creare nuovi tipi di proteine». Demis Hassabis, 48 anni, CEO di Google DeepMind, e John Jumper, 39 anni, ricercatore presso la stessa azienda a Londra, sono stati invece premiati per aver «sviluppato un modello di intelligenza artificiale in grado di prevedere le complesse strutture delle proteine».
Heiner Linke, presidente del Comitato Nobel per la Chimica, ha spiegato: «Una scoperta riguarda la costruzione di straordinarie proteine, mentre l’altra ha realizzato un sogno vecchio di 50 anni: prevedere le strutture delle proteine dalle sequenze di aminoacidi. Entrambe aprono immense possibilità».
Le proteine, composte da 20 diversi amminoacidi, sono i veri e propri mattoni della vita, e questo Nobel celebra avanzamenti cruciali sia nell’ingegneria delle proteine che nell’intelligenza artificiale applicata alla biologia.
Il Premio Nobel Chimica 2024 celebra le proteine e il loro codice complesso
Il Premio Nobel Chimica 2024 celebra le proteine, il “codice segreto” della vita, e le scoperte rivoluzionarie di tre scienziati.
David Baker ha creato nuovi tipi di proteine, un risultato straordinario considerato impossibile.
Demis Hassabis e John Jumper, invece, hanno sviluppato un modello di intelligenza artificiale capace di prevedere le strutture delle proteine, risolvendo un problema che durava da 50 anni. Queste innovazioni, legate a proteine, AI e ricerca scientifica, aprono nuove strade con un enorme potenziale.
Le proteine, composte da lunghe catene di amminoacidi, svolgono ruoli critici nei processi biologici. Usando il DNA come modello, gli amminoacidi si combinano e si ripiegano per formare complesse strutture tridimensionali che determinano le loro funzioni specifiche. Comprendere queste strutture è sempre stato un obiettivo cruciale della biologia molecolare, ma il processo era laborioso e limitato dalle tecniche tradizionali come la cristallografia a raggi X.
Grazie ai progressi rivoluzionari di Baker, Hassabis e Jumper, oggi siamo in grado di prevedere e manipolare queste strutture in modi mai immaginati prima.
David Baker e il design computazionale delle proteine
David Baker, professore all’Università di Washington, ha compiuto un’impresa considerata impossibile prima di lui: progettare proteine completamente nuove, non presenti in natura.
Grazie al software Rosetta, sviluppato dal suo team, Baker ha calcolato sequenze di amminoacidi in grado di formare proteine con caratteristiche e funzioni specifiche.
Un esempio pionieristico è stato Top7, una proteina unica creata nel 2003 che ha inaugurato un nuovo capitolo nella scienza delle proteine.
La proteina Top7 presenta una struttura unica che non si trova in natura.
A differenza di chi aveva tentato prima di Baker, creando solo proteine basate su strutture già esistenti, Top7 è completamente innovativa. Con i suoi 93 amminoacidi, è anche la proteina più grande mai realizzata con un design completamente originale.
Queste ricerche hanno portato alla progettazione di nuovi strumenti per farmaci, vaccini, nanomateriali e sensori di dimensioni microscopiche, ampliando il ventaglio di possibilità nel campo della biotecnologia.
AlphaFold2 di Demis Hassabis e John Jumper
Demis Hassabis – CEO di Google DeepMind – e John Jumper – ricercatore senior presso lo stesso istituto – hanno trasformato un sogno lungo 50 anni in realtà.
Attraverso AlphaFold2, un modello di intelligenza artificiale avanzato basato su reti neurali transformer, il team ha rivoluzionato la predizione della struttura delle proteine a partire da una sequenza di amminoacidi.
AlphaFold2 è stato addestrato su enormi database di proteine conosciute, raggiungendo una precisione paragonabile alle tecniche tradizionali come la cristallografia ai raggi X. Questo strumento è stato utilizzato da milioni di ricercatori in tutto il mondo per risolvere complessi problemi scientifici, tra cui:
- La comprensione della resistenza agli antibiotici
- La progettazione di enzimi capaci di degradare la plastica
Demis Hassabis e John Jumper hanno utilizzato l’intelligenza artificiale per prevedere la struttura tridimensionale delle proteine partendo dalla sequenza degli amminoacidi.
Questo ha consentito loro di determinare la forma di quasi tutte le 200 milioni di proteine conosciute.
Due scoperte collegate per il futuro premio Nobel Chimica 2024
Anche se diverse, le scoperte di Baker e della coppia Hassabis-Jumper sono strettamente connesse.
Mentre AlphaFold2 guida le predizioni delle strutture, Rosetta utilizza queste informazioni per perfezionare la progettazione e creare proteine nuove.
Il primo passo rivoluzionario nella ricerca sulle proteine avviene alla fine degli anni ’50, quando John Kendrew e Max Perutz, scienziati di Cambridge, utilizzano con successo la cristallografia a raggi X per creare i primi modelli tridimensionali delle proteine.
Questo risultato straordinario, che vale loro il Premio Nobel Chimica nel 1962, ha reso la cristallografia a raggi X il metodo principale per determinare la struttura di circa 200.000 proteine fino a oggi.
Un altro contributo fondamentale arriva nel 1961 con il lavoro dello scienziato statunitense Christian Anfinsen, che dimostra come il modo in cui una proteina si ripiega sia determinato esclusivamente dalla sua sequenza di amminoacidi. Questa scoperta, premiata con il Premio Nobel nel 1972, rivela che tutte le informazioni necessarie per il ripiegamento delle proteine sono contenute nella catena degli amminoacidi, permettendo al processo di avvenire in millisecondi all’interno di una cellula, anche per catene molto lunghe.
Queste scoperte portano alla conclusione che, conoscendo la sequenza di amminoacidi, dovrebbe essere possibile prevedere il modo in cui una proteina si ripiegherà. Di conseguenza, l’attenzione si sposta dalle costose tecniche di imaging alla predizione della struttura delle proteine.
Per stimolare la ricerca in questo ambito, nasce la Critical Assessment of Protein Structure Prediction (CASP), una competizione biennale in cui i ricercatori di tutto il mondo cercano di prevedere la struttura tridimensionale delle proteine partendo da una sequenza di amminoacidi.
Nel 2018, questa competizione segna un punto di svolta nella scienza delle proteine.
Hassabis e Jumper nella competizione CASP
Demis Hassabis, neuroscienziato, esperto di scacchi e co-fondatore di DeepMind (acquisita da Google nel 2014), è noto per aver rivoluzionato l’intelligenza artificiale con AlphaGo, il programma che ha sconfitto il campione umano del gioco del Go.
La sua squadra ha poi affrontato una sfida ancora più complessa: prevedere la struttura delle proteine. Con AlphaFold, l’accuratezza delle previsioni è passata dal 40% al 60%. Sebbene fosse un progresso significativo nell’analisi delle proteine, non era sufficiente per raggiungere il livello necessario (90%).
La svolta arriva con John Jumper, scienziato con esperienza in fisica teorica, che introduce nuove idee per migliorare AlphaFold. Da qui nasce AlphaFold2, basato su reti neurali avanzate chiamate transformers. Questa tecnologia, in grado di identificare pattern nei big data in modo più flessibile, permette al modello di concentrarsi su obiettivi specifici. AlphaFold2 viene addestrato su una vasta quantità di dati provenienti da tutti i principali database proteici esistenti.
Quando partecipa al CASP, sorprende il mondo scientifico con una precisione pari a quella della cristallografia ai raggi X nella risoluzione delle strutture proteiche. AlphaFold2 segna un punto di svolta nell’intelligenza artificiale applicata alla biologia, rendendo obsoleta la competizione.
Baker e il programma Rosetta
Nel frattempo, David Baker iniziò a creare proteine completamente nuove de novo, ovvero “da zero”, poiché il numero di proteine presenti in natura è limitato. Per ottenere nuove funzionalità, era necessario superare i modelli preesistenti.
Come ha spiegato Baker: «Se si vuole costruire un aeroplano, non si inizia modificando un uccello; si comprendono i principi dell’aerodinamica e si progettano macchine volanti basate su questi principi».
La sua ricerca, avviata negli anni ’90, ha portato allo sviluppo di un software innovativo chiamato Rosetta. Questo programma permette di progettare proteine personalizzate, calcolando quale sequenza di amminoacidi può generare la struttura desiderata. Rosetta analizza un database di tutte le strutture proteiche conosciute, identificando frammenti simili e proponendo una sequenza di amminoacidi ottimale.
Nel 2003, Baker ha pubblicato i risultati ottenuti con Rosetta, dimostrando il successo nella creazione della Top7, una proteina progettata e sviluppata interamente de novo con le caratteristiche richieste.
Inoltre, Baker ha reso pubblico il codice di Rosetta, rendendolo disponibile alla comunità scientifica, una svolta epocale per la ricerca sulle proteine.
Questo approccio, simile a quello di AlphaFold2, ha accelerato enormemente il progresso: ricerche che prima richiedevano anni possono ora essere completate in pochi minuti grazie alla bioinformatica e agli strumenti di intelligenza artificiale.
Le prospettive future della ricerca sulle proteine
L’impatto di queste ricerche va oltre il mero riconoscimento accademico. Il lavoro di Baker, Hassabis e Jumper non solo ci fornisce una comprensione più profonda dei meccanismi biologici, ma espande i confini di ciò che possiamo realizzare in biotecnologia.
La capacità di progettare proteine ad hoc ha aperto nuove strade nella lotta contro malattie, nella creazione di materiali innovativi e nello sviluppo di soluzioni sostenibili.
E questo Premio Nobel Chimica 2024 sancisce il passaggio dalla scienza teorica alle applicazioni pratiche, con impatti che si faranno sentire per decenni a venire.
