Нобелевская премия по химии присуждена трем ученым из Google DeepMind. Это сразу изменило правила игры для всех техногигантов

Нобелевская премия по химии была присуждена трем ученым за открытия, демонстрирующие потенциал передовых технологий, включая ИИ, для предсказания формы белков, химических инструментов жизни, и изобретения новых, сообщает The New York Times.

Лауреатами стали: Демис Хассабис и Джон Джампер из Google DeepMind, которые использовали искусственный интеллект для предсказания структуры миллионов белков; и Дэвид Бейкер из Университета Вашингтона, который использовал компьютерное программное обеспечение для изобретения нового белка.

«Влияние работы лауреатов этого года поистине огромно, — заявил в среду член Нобелевского комитета по химии Йохан Аквист. — Чтобы понять, как работают белки, нужно знать, как они выглядят, и именно это сделали лауреаты этого года».

Когда-то на решение данной задачи уходили месяцы и даже десятилетия. Но такие модели A.I., как AlphaFold, позволяют сделать это за несколько часов или даже минут. Такая скорость имеет реальное применение: AlphaFold упоминалась в научных исследованиях более 20 тыс. раз, а биохимики использовали эту технологию для ускорения открытия лекарств.

«Мы можем провести прямую линию от того, что мы делаем, к тому, что люди становятся здоровыми, — говорит доктор Джампер. — Это также может привести к созданию новых биологических инструментов, таких как ферменты, которые эффективно расщепляют пластиковые бутылки и превращают их в материалы, которые легко использовать повторно и перерабатывать».

Нобелевская премия, врученная ученым, стала второй на этой неделе, связанной с искусственным интеллектом, что подчеркивает растущее значение этой технологии в научных исследованиях.

По словам Фрэнсиса Арнольда, профессор химического машиностроения, получивший Нобелевскую премию по химии в 2018 году, искусственный интеллект меняет то, как люди занимаются наукой. По его словам, ИИ увеличивает способность исследовать ранее неразрешимые проблемы.

Мэри Кэрролл, президент Американского химического общества, отметила, что выбор лауреатов этого года свидетельствует о том, что в области химии будет проводиться больше вычислительных исследований, что может повысить эффективность химических исследований и сделать ученых менее зависимыми от работы в лабораториях. Нобелевская премия по химии этого года также стала напоминанием о том, что информационные технологии могут быть использованы недобросовестными субъектами.

«Конечно, это технология двойного назначения, — сказал доктор Хассабис на пресс-конференции. — Она имеет огромный потенциал для пользы, но также может быть использована и во вред».

Некоторые опасаются, что эта технология может быть использована для создания новых вирусов или токсичных веществ, которые могут быть использованы в биологических атаках.

Доктор Бейкер был одним из более чем 90 ученых, которые в этом году подписали соглашение, направленное на регулирование оборудования, необходимого для производства нового биооружия, чтобы гарантировать, что их исследования в области искусственного интеллекта не принесут вреда.

Белки и ферменты — это микроскопические механизмы, которые управляют поведением вирусов, бактерий, человеческого организма и всех других живых существ. Они начинаются как нити химических соединений, а затем скручиваются и складываются в трехмерные формы, которые определяют, что они могут и чего не могут делать. Точное определение формы отдельных белков было трудоемкой задачей, и ученые более 50 лет бились над решением так называемой «проблемы сворачивания белков».

Демис Хассабис родился в Лондоне, в подростковом возрасте он стал вторым в мире шахматистом в возрасте до 14 лет, а перед поступлением в колледж начал профессионально разрабатывать видеоигры. Получив степень по информатике в Кембриджском университете, он основал компанию по производству видеоигр, а затем вернулся в академические круги, чтобы получить докторскую степень по нейронаукам.

В 2010 году он вместе с коллегой по университету Шейном Леггом и другом детства Мустафой Сулейманом основал компанию DeepMind, занимающуюся разработкой искусственного интеллекта. Примерно четыре года спустя компания Google приобрела ее за $650 млн.

Целью DeepMind было создание искусственного интеллекта общего назначения — машины, способной делать все, что может сделать человеческий мозг. Компания также изучала другие технологии, которые могли бы помочь в достижении этой цели и решении конкретных научных проблем. Одной из таких технологий стала AlphaFold.

AlphaFold построена на основе математической системы, называемой нейронной сетью. С помощью нейронных сетей компьютеры могут анализировать огромные объемы данных и учиться выполнять множество задач, которые раньше были им не под силу. Такие системы позволяют распознавать лица и голоса, а также создавать онлайн чат-боты.

Они также могут использоваться для предсказания формы белка в человеческом организме, что может определить, как другие молекулы будут связываться или физически присоединяться к нему. Это один из способов разработки лекарств — лекарство связывается с определенными белками в организме и изменяет их поведение.

Джон Джампер, самый молодой лауреат по химии за последние 70 лет, родился в США. После окончания бакалавриата он получил степень доктора философии в области теоретической химии в Чикагском университете. Он присоединился к DeepMind в качестве исследователя в 2017 году после того, как Google приобрела лабораторию.

Вместе с доктором Хассабисом и другими учеными он вскоре начал работу над тем, что впоследствии станет AlphaFold. В 2018 году команда DeepMind под руководством доктора Джампера приняла участие в глобальном конкурсе «Критическая оценка предсказания структуры» — 25-летней попытке решить проблему сворачивания белков. Их технология превзошла всех остальных участников.

Многие ученые полагали, что до прорыва в области сворачивания белков еще много лет. Но в 2020 году, когда исследователи Google представили на очередном конкурсе обновленную версию технологии AlphaFold2, они показали, что полностью решили проблему, предсказав формы с точностью, не уступающей физическим экспериментам.

Мохаммед Аль-Курайши, исследователь из Колумбийского университета, изучающий искусственный интеллект и сворачивание белков, сказал, что в один из дней они поняли, что это просто другая биология.

По словам членов Нобелевского комитета, с помощью AlphaFold2 команда Google смогла рассчитать структуру всех человеческих белков, а затем предсказать структуру практически всех 200 млн белков, обнаруженных исследователями при изучении организмов Земли.

Доктор Хассабис сказал, что он создал DeepMind по образцу Bell Labs, компании, занимающейся исследованиями и разработками, которая выпустила 10 нобелевских лауреатов. По его словам, исследователям в таких областях, как искусственный интеллект, требуется много ресурсов и вычислительных мощностей.

Доктор Бейкер получил степень бакалавра в Гарварде в 1984 году и степень доктора биохимии в Калифорнийском университете в Беркли в 1989 году. Сейчас он является директором Института дизайна белков и профессором биохимии в Университете Вашингтона. В 2003 году доктор Бейкер и его коллеги создали первый совершенно новый белок: молекулу под названием Top7, которая, по его словам, была бесполезна, но символична.

«До тех пор единственными известными белками были те, которые появились в результате миллионов или миллиардов лет эволюции», — сказал он в интервью The New York Times.

Исследователи начали с желаемой формы белка и использовали компьютерную модель под названием Rosetta, которая ищет в базах данных существующие белки, чтобы найти последовательность аминокислот, которые могли бы создать такую структуру.

Бейкер вспомнил момент, когда белок, который он создал с помощью бактерий из предложенной последовательности аминокислот, показал почти такую же структуру, как и белок из его модели. Эта работа, по словам доктора Аквиста из Нобелевского комитета, открыла совершенно новый мир белковых структур, который раньше никто не видел.

Доктор Бейкер понял, что если он сможет создать новую структуру белка, то сможет создать и более сложные белки, которые, по его словам, действительно что-то делают, например, разрушают амилоидные фибриллы, которые, как считается, участвуют в развитии болезни Альцгеймера.

В последние годы его работа перекликается с исследованиями, проводимыми доктором Хассабисом и доктором Джампером в DeepMind. Его лаборатория использует нейронные сети не только для предсказания формы белков, но и для создания чертежей новых белков. Это еще одна форма того, что исследователи и технологические компании называют генеративным ИИ.

Белки, созданные в его лаборатории с помощью более продвинутой итерации Rosetta, уже легли в основу нескольких потенциальных медицинских препаратов, таких как противовирусный назальный спрей Covid-19 и лекарство от целиакии. Вакцина против Covid-19, SKYCovione, основанная на одном из белков его лаборатории, была одобрена для использования в Южной Корее в 2022 году. Бейкер также является соучредителем более 20 биотехнологических компаний.

Доктор Джампер рассказывает, что слышал, что Нобелевский комитет обычно звонит лауреатам за час до пресс-конференции. И когда до объявления оставалось всего 30 минут, он повернулся к жене и сказал: «Похоже, в этом году этого не будет». После того как звонок все такт поступил, доктор Джампер записал видео, на котором он делится новостями с коллегами по видеосвязи.

В интервью, данном вскоре после объявления премии, доктор Хассабис сказал, что новость еще не дошла до сознания. «У меня впереди был целый день обычной работы, но, похоже, теперь эти планы придется изменить», — сказал он.

Нобелевская премия по химии в 2023 году была присуждена Мунги Дж. Бавенди, Луису Э. Брусу и Алексею И. Екимову за открытие и разработку квантовых точек — полупроводников, состоящих из плотно сжатых частиц, которые, как ожидается, приведут к прогрессу в области электроники, солнечных элементов и зашифрованной квантовой информации.

Ранее в новой статье исследователи Google DeepMind продемонстрировали метод обучения роботов выполнению ряда ловких задач, включая завязывание шнурков, развешивание рубашки и даже починку других роботов.