Nobel de Química premia trio que usou IA para decifrar proteínas
Os laureados foram os pesquisadores David Baker, Demis Hassabis e John M. Jumper
A Academia Real de Ciências da Suécia anunciou nesta quarta-feira, 9, que decidiu conceder o Prêmio Nobel de Química de 2024 para os pesquisadores David Baker, Demis Hassabis e John M. Jumper por decifrarem o código das estruturas das proteínas utilizando inteligência artificial.
Metade do prêmio de 11 milhões de coroas suecas, valor equivalente a 5,8 milhões de reais, vai para Baker “pelo design computacional de proteínas”. A outra metade será dividida por Hassabis e Jumper “pela previsão da estrutura de proteínas”.
Segundo a organização, David Baker conseguiu a façanha de construir tipos inteiramente novos de proteínas, enquanto Demis Hassabis e John Jumper desenvolveram um modelo de IA para resolver um problema de 50 anos: prever estruturas complexas de proteínas.
“Uma das descobertas sendo reconhecidas este ano diz respeito à construção de proteínas espetaculares. A outra é sobre a realização de um sonho de 50 anos: prever estruturas de proteínas a partir de suas sequências de aminoácidos. Ambas as descobertas abrem vastas possibilidades”, disse o presidente do Comitê Nobel de Química, Heiner Linke.
As proteínas consistem em 20 aminoácidos diferentes, classificados como os “blocos de construção da vida” pelo comitê.
Em 2003, David Baker teve sucesso em usar esses blocos para projetar uma nova proteína que era diferente de qualquer outra.
“Desde então, seu grupo de pesquisa produziu uma criação imaginativa de proteína após a outra, incluindo proteínas que podem ser usadas como produtos farmacêuticos, vacinas, nanomateriais e pequenos sensores”, informou.
A segunda descoberta diz respeito à previsão de estruturas de proteínas.
Em proteínas, os aminoácidos são ligados em longas cadeias que se dobram para formar uma estrutura tridimensional. Desde a década de 1970, os pesquisadores tentaram prever estruturas de proteínas a partir de sequências de aminoácidos, mas só houve um avanço considerável na tarefa há quatro anos.
Em 2020, Demis Hassabis e John Jumper apresentaram um modelo de IA chamado AlphaFold2, capaz de prever a estrutura de praticamente todas as 200 milhões de proteínas que os pesquisadores identificaram.
“Desde sua descoberta, o AlphaFold2 foi usado por mais de dois milhões de pessoas de 190 países. Entre uma miríade de aplicações científicas, os pesquisadores agora podem entender melhor a resistência a antibióticos e criar imagens de enzimas que podem decompor o plástico”, afirmou o comitê.
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