L'Accademia reale svedese delle scienze ha deciso di assegnare il premio Nobel per la chimica 2024 per metà a David Baker (Università di Washington, Seattle, USA) "per la progettazione computazionale delle proteine" e per l'altra metà, congiuntamente, a Demis Hassabis e John M. Jumper, entrambi dipendenti di Google DeepMind a Londra, "per la previsione della struttura proteica".

David Baker è riuscito nell'impresa quasi impossibile di costruire tipi di proteine ​​completamente nuovi. Demis Hassabis e John Jumper, invece hanno sviluppato un modello di intelligenza artificiale per risolvere un problema vecchio di 50 anni: prevedere le strutture complesse delle proteine. Queste scoperte hanno un potenziale enorme.

La diversità della vita testimonia la straordinaria capacità delle proteine ​​come strumenti chimici. Esse controllano e guidano tutte le reazioni chimiche che insieme costituiscono la base della vita. Le proteine ​​funzionano anche come ormoni, sostanze segnale, anticorpi e mattoni di diversi tessuti.

"Una delle scoperte riconosciute quest'anno riguarda la costruzione di proteine ​​spettacolari. L'altra riguarda la realizzazione di un sogno vecchio di 50 anni: prevedere le strutture proteiche dalle loro sequenze di amminoacidi. Entrambe queste scoperte aprono vaste possibilità", afferma Heiner Linke, presidente del Comitato Nobel per la chimica.

Le proteine ​​sono generalmente composte da 20 diversi amminoacidi, che possono essere descritti come i mattoni della vita. Nel 2003, David Baker è riuscito a usare questi mattoni per progettare una nuova proteina che era diversa da qualsiasi altra proteina. Da allora, il suo gruppo di ricerca ha prodotto una creazione proteica fantasiosa dopo l'altra, tra cui proteine ​​che possono essere utilizzate come prodotti farmaceutici, vaccini, nanomateriali e minuscoli sensori.

La seconda scoperta riguarda la previsione delle strutture proteiche. Nelle proteine, gli amminoacidi sono legati insieme in lunghe stringhe che si ripiegano per formare una struttura tridimensionale, che è decisiva per la funzione della proteina. Dagli anni '70, i ricercatori avevano cercato di prevedere le strutture proteiche dalle sequenze di amminoacidi, ma questo era notoriamente difficile. Tuttavia, quattro anni fa, c'è stata una svolta sbalorditiva.

Nel 2020, Demis Hassabis e John Jumper hanno presentato un modello di intelligenza artificiale chiamato AlphaFold2. Con il suo aiuto, sono stati in grado di prevedere la struttura di praticamente tutte le 200 milioni di proteine ​​che i ricercatori hanno identificato. Dalla loro scoperta, AlphaFold2 è stato utilizzato da oltre due milioni di persone provenienti da 190 paesi. Tra una miriade di applicazioni scientifiche, i ricercatori possono ora comprendere meglio la resistenza agli antibiotici e creare immagini di enzimi in grado di decomporre la plastica.

La vita non potrebbe esistere senza proteine. Il fatto che ora possiamo prevedere le strutture proteiche e progettare le nostre proteine ​​conferisce il massimo beneficio all'umanità.