CNN
—
Der Nobelpreis für Chemie 2024 wurde an ein Trio von Wissenschaftlern verliehen, die künstliche Intelligenz nutzten, um „den Code“ fast aller bekannten Proteine, den „chemischen Werkzeugen des Lebens“, zu knacken.
Das Nobelkomitee lobte David Baker dafür, dass er „die fast unmögliche Leistung vollbracht habe, völlig neue Arten von Proteinen zu bauen“, und Demis Hassabis und John Jumper für die Entwicklung eines KI-Modells zur Vorhersage der komplexen Strukturen von Proteinen – ein Problem, das seit 50 Jahren ungelöst war.
„Das Potenzial ihrer Entdeckungen ist enorm“, sagte das Komitee bei der Bekanntgabe der Auszeichnung am Mittwoch in Schweden. Der Preis gilt als Höhepunkt wissenschaftlicher Leistung und ist mit 11 Millionen schwedischen Kronen (1 Million US-Dollar) dotiert.
Proteine, eine Reihe von Aminosäuremolekülen, sind die Bausteine des Lebens. Sie helfen bei der Bildung von Haar-, Haut- und Gewebezellen; sie lesen, kopieren und reparieren DNA; und sie helfen, Sauerstoff im Blut zu transportieren.
Während Proteine nur aus etwa 20 Aminosäuren bestehen, können diese auf nahezu endlose Weise kombiniert werden und sich im dreidimensionalen Raum zu hochkomplexen Mustern falten.
Das Komitee sagte, der Preis vom Mittwoch bestehe aus zwei „Hälften“. Der erste ging an Hassabis, einen britischen Informatiker, der Googles KI-Forschungslabor DeepMind mitbegründete, und Jumper, einen amerikanischen Forscher, der ebenfalls bei DeepMind arbeitet.
Hassabis und Jumper wurden dafür geehrt, dass sie mithilfe von KI die dreidimensionale Struktur eines Proteins anhand einer Aminosäuresequenz vorhersagten und so die Struktur fast aller 200 Millionen bekannten Proteine vorhersagen konnten.
Ihr KI-Programm – die AlphaFold Protein Structure Database – wurde von mindestens 2 Millionen Forschern auf der ganzen Welt genutzt. Es fungiert als „Google-Suche“ für Proteinstrukturen, bietet sofortigen Zugriff auf vorhergesagte Proteinmodelle und beschleunigt den Fortschritt in der Grundlagenbiologie und anderen verwandten Bereichen. Das Paar hat bereits den Lasker- und den Breakthrough-Preis 2023 gewonnen.
Seit der Veröffentlichung des Schlüsselpapiers des Paares im Jahr 2021 wurde es mehr als 13.000 Mal zitiert. David Pendlebury, Leiter der Forschungsanalyse am Clarivate Institute for Scientific Information, bezeichnete dies als „außergewöhnliche Zahl“. Von insgesamt 61 Millionen wissenschaftlichen Arbeiten seien nur etwa 500 mehr als 10.000 Mal zitiert worden, sagte er CNN vor der Preisverleihung am Mittwoch.
Bevor sie sich den Proteinen zuwandten, arbeitete das Duo an einem Computerprogramm, das es mit den weltbesten Spielern des alten chinesischen Brettspiels Go aufnehmen konnte.
Die zweite „Hälfte“ des Preises ging an Baker, einen amerikanischen Biochemiker und Professor an der University of Washington, der mithilfe computergestützter Methoden Proteine erzeugte, die es zuvor nicht gab und die völlig neue Funktionen haben.
Johan Aqvist, ein Mitglied des Nobelkomitees, sagte, Baker habe sein Computerprogramm zunächst verwendet, um „Proteinstrukturen in neuen Dimensionen zu zeichnen“ und dann „herauszufinden, welche Aminosäuresequenz diese Struktur ergeben würde“. Dies ermöglichte es Baker, diese neuen Proteine zu erschaffen, „von denen die meisten noch nie zuvor gesehen wurden und in der Natur nicht existierten“.
Er sagte, die Vielfalt der Proteine, die Baker geschaffen habe, sei „absolut umwerfend“.
„Es scheint, dass man mit dieser Technologie mittlerweile fast jede Art von Protein herstellen kann“, sagte Aqvist.
Das Komitee sagte, dass die Möglichkeit, neue Proteine zu konstruieren, ein breites Spektrum potenzieller Einsatzmöglichkeiten biete, von der Entwicklung neuer Arzneimittel bis hin zur schnelleren Entwicklung neuer Impfstoffe.
Die Verleihung des Chemiepreises am Mittwoch hat den enormen Einfluss der KI in der Wissenschaft verstärkt.
Den Nobelpreis für Physik, der am Dienstag verliehen wurde, teilten sich Geoffrey Hinton, der als „Godfather of AI“ bezeichnet wird, und John Hopfield für ihre Arbeit an künstlichen neuronalen Netzen – dieselbe Technologie, die die Arbeit der neuen Chemie-Preisträger unterstützte.
