Der Nobelpreis für Chemie 2024 ist Proteinen gewidmet. Dem ersten Gewinner, David Baker, gelang das fast unmögliche Kunststück, völlig neue Arten von Proteinen zu erschaffen. Die beiden anderen Gewinner, Demis Hassabis und John Jumper, wurden dafür belohnt, dass sie ein KI-Modell zur Lösung eines 50 Jahre alten Problems entwickelt haben: der Vorhersage der komplexen Strukturen von Proteinen. Diese Entdeckungen bergen enormes Potenzial.
Neue Gewinner
Nach Medizin und Physik ist es Zeit für Chemie. Vor drei Jahren verlieh das Komitee den Nobelpreis an zwei Forscher für ihre Arbeit, die die Entwicklung eines neuen präzisen Werkzeugs für den molekularen Aufbau ermöglichte: die Organokatalyse. Vor zwei Jahren wurde der Nobelpreis gemeinsam an Carolyn Bertozzi, K. Barry Sharpless und Morten Meldal für die Entwicklung der „Klick-Chemie“ verliehen. Letztes Jahr schließlich wurde die Entdeckung und Entwicklung von Quantenpunkten mit dem kostbaren Sesam belohnt.
Für dieses Jahr 2024 wurde der Nobelpreis für Chemie gemeinsam an David Baker für rechnergestütztes Proteindesign sowie an David Hassabis und John M. Jumper für die Vorhersage der Proteinstruktur verliehen. Hier sind die verschiedenen Punkte, die Sie beachten sollten.
De-novo-Design und die Arbeit von David Baker
Im Jahr 2003 David Baker machte einen revolutionären Schritt in der Molekularbiologie, indem er Folgendes erreichte: völlig neue Proteine erzeugen. Dieser Durchbruch ist Teil einer Disziplin namens erneut Konzeption wo Proteine nicht mehr auf existierende, in der Natur beobachtete Sequenzen beschränkt sind. Stattdessen können Forscher Proteine von Grund auf entwerfen, indem sie sich neuartige Strukturen mit spezifischen Funktionen vorstellen und erzeugen.
Der Schlüssel zu diesem Durchbruch liegt in der Software Rosetta, die von Bakers Team entwickelt wurde. Dieses Programm verwendet Algorithmen, um vorherzusagen, wie sich Aminosäuren zu einer dreidimensionalen Struktur falten, die weitgehend die Funktion eines Proteins bestimmt. Durch die Kombination von Erkenntnissen aus der Biophysik und rechnerischen Fortschritten ermöglicht Rosetta nicht nur die Vorhersage von Proteinstrukturen, sondern auch die Vorhersage von Proteinstrukturen Entwerfen Sie Proteine mit präzisen und neuartigen Funktionen.
Diese Fähigkeit, maßgeschneiderte Proteine zu erzeugen, hat enorme Auswirkungen in verschiedenen wissenschaftlichen und industriellen Bereichen. In der Medizin kann De-novo-Design beispielsweise dazu genutzt werden, Enzyme zu entwickeln, die toxische Moleküle abbauen, neue Medikamente entwickeln oder das Immunsystem verbessern können. Ein weiteres Beispiel aus dem Bereich Nanotechnologiewo diese personalisierten Proteine als Materialien für die Herstellung komplexer Nanostrukturen dienen können.
AlphaFold2: Eine Revolution durch künstliche Intelligenz
Im Jahr 2020, Demis Hassabis et John JumperDen Forschern von Google DeepMind ist es ihrerseits gelungen, mit künstlicher Intelligenz eine der größten Herausforderungen der Molekularbiologie zu lösen: die Struktur von Proteinen anhand ihrer Aminosäuresequenzen vorherzusagen. Seit Jahrzehnten versuchen Wissenschaftler, dieses Rätsel zu entschlüsseln Proteinfaltungsproblemdas über 50 Jahre lang ungelöst geblieben war.
Das von DeepMind entwickelte Modell heißt AlphaFold2hat beispiellose Fortschritte ermöglicht. Im Gegensatz zu herkömmlichen aufwändigen Methoden der Röntgenkristallographie oder der kryogenen Elektronenmikroskopie nutzt AlphaFold2 fortschrittliche Methoden maschinelles Lernen die dreidimensionale Struktur eines Proteins einfach anhand der Sequenz seiner Aminosäuren mit außergewöhnlicher Präzision vorherzusagen.
Die Wirkung dieses Modells war phänomenal. AlphaFold2 hat es in nur wenigen Jahren möglich gemacht die Struktur fast aller Proteine vorhersagen von Wissenschaftlern identifiziert, d.h. ungefähr 200 Millionen Strukturen. Diese kolossale Datenbank hat die Forschung verändert Molekularbiologie und hinein BiochemieDies erleichtert das Verständnis der zugrunde liegenden Mechanismen vieler Krankheiten erheblich und beschleunigt die Suche nach neuen Behandlungsmethoden.
Kurz gesagt, diese Arbeit hat der Wissenschaft und Technologie enorme Perspektiven eröffnet, indem sie nicht nur die Visualisierung komplexer Proteinstrukturen in wenigen Minuten ermöglicht, sondern auch die Möglichkeit bietet, neue zu schaffen, um medizinische und ökologische Lösungen zu finden. Die Kombination der Ansätze von Baker, Hassabis und Jumper verdeutlicht das unglaubliche Potenzial von Proteinen als chemische Werkzeuge des Lebens, die in einem beispiellosen Ausmaß kontrolliert, gestaltet und vorhergesagt werden können.
Related News :