Per il loro lavoro sulle proteine
Roma, 9 ott. (askanews) – Il premio Nobel per la chimica è andato allo statunitense David Baker e ai britannici Demis Hassabis e John Jumper per il loro lavoro sulle molecole proteiche: lo ha annunciato l’Accademia svedese.
Baker ha ricevuto il premio per la “progettazione computerizzata delle proteine”, mentre Hassabis e Jumper per la “predizione della struttura delle proteine”.
È quasi impossibile sopravvalutare il potenziale racchiuso nei mattoni chimici della vita, i 20 amminoacidi che costituiscono i mattoni delle proteine: il premio Nobel per la chimica 2024 riguarda la comprensione e padronanza della loro struttura a un livello completamente nuovo, come spiega il sito dell’Accademia Svedese.
Metà del premio è andatoa Demis Hassabis e John Jumper, che hanno utilizzato l’intelligenza artificiale per risolvere con successo un problema con cui i chimici si sono confrontati per oltre mezzo secolo: prevedere la struttura tridimensionale di una proteina partendo da una determinata sequenza di amminoacidi.
L’altra metà del premio è stata assegnata a David Baker, che ha sviluppato dei metodi computerizzati per raggiungere un traguardo che molti ritenevano impossibile: creare delle nuove proteine che, in molti casi, hanno funzioni completamente nuove.
Una volta appurato negli anni Settanta che il processo mediante il quale la proteine assumono la loro forma tridimensionale è predeterminato dalla catena di aminoacidi che la compone, Hassabis e i suoi collaboratori hanno sviluppato nel 2018 un software basato sull’AI, AlphaFold, in grado di predire la struttura proteica con un tasso di successo del 60%. Successivamente, il contributo di Jumper ha portato allo sviluppo di un nuovo programma, AlphaFold2, in grado di rivaleggiare con i risultati ottenuti dalla cristallografia.
Google DeepMind ha reso disponibile al pubblico il codice per AlphaFold2, a cui chiunque può accedere. Il modello di intelligenza artificiale è diventato una miniera d’oro per i ricercatori e all’ottobre del 2024 AlphaFold2 era stato utilizzato da oltre due milioni di persone provenienti da 190 paesi. In precedenza, spesso ci volevano anni per ottenere una struttura proteica, se mai ci riusciva: ora può essere fatto in pochi minuti. Il modello di intelligenza artificiale non è perfetto, ma stima la correttezza della struttura che ha prodotto, quindi i ricercatori sanno quanto sia affidabile la previsione.
Anche David Baker aveva partecipato a una gara per un software simile, chiamato “Rosetta”, con buoni risultati; ma in seguito ebbe l’idea di applicare il procedimento inverso: partendo da una struttura desiderata, ricavare quale catena di aminoacidi avrebbe dato il risultato voluto.
La gamma di proteine naturali infatti è limitata: per ottenerne di nuove, il gruppo di ricerca di Baker voleva crearle da zero, un settore di ricerca battezzato “de novo design”. Nel 2003 i ricercatori progettarono una proteina con una struttura completamente nuova, usando Rosetta per calcolare quale tipo di sequenza di amminoacidi avrebbe potuto dare origine alla proteina desiderata utilizzando un database di tutte le strutture proteiche note.
Per verificare quanto fosse efficace il software, il gruppo di ricerca di Baker introdusse il gene per la sequenza di amminoacidi proposta nei batteri che producevano la proteina desiderata. Quindi hanno determinato la struttura della proteina utilizzando la cristallografia a raggi X. Rosetta poteva davvero costruire nuove molecole: la proteina sviluppata dai ricercatori, Top7, aveva quasi esattamente la struttura prevista.
La straordinaria versatilità delle
proteine come strumenti chimici si riflette nella vasta diversità
della vita. Il fatto che ora possiamo visualizzare così
facilmente la struttura di queste piccole macchine molecolari è
sbalorditivo; ci consente di comprendere meglio come funziona la
vita, incluso il motivo per cui si sviluppano alcune malattie,
come si verifica la resistenza agli antibiotici o perché alcuni
microbi possono decomporre la plastica.
La capacità di creare proteine con nuove funzioni è altrettanto sbalorditiva. Ciò può portare a nuovi nanomateriali, prodotti farmaceutici mirati, uno sviluppo più rapido di vaccini, sensori minimali e un’industria chimica più ecologica, per citare solo alcune applicazioni di potenziale grande beneficio dell’umanità.