Slovenski raziskovalec delal v laboratoriju Nobelovega nagrajenca

V švedski prestolnici so razglasili letošnje prejemnike Nobelove nagrade za kemijo. Kot je odločila Kraljeva švedska akademija znanosti, nagrado prejmejo: David Baker »za računalniško načrtovanje proteinov« ter Demis Hassabis in John M. Jumper iz Googlovega podjetja Deepmind »za napoved strukture beljakovin«. Torej tudi tokrat je nagrada delno posvečena razvoju umetne inteligence.

Prenos razglasitve:

David Baker je bil rojen leta 1962 v Seattlu v ZDA. Doktoriral je leta 1989 na Univerzi Berkeley v Kaliforniji, zdaj je profesor na Univerzi Washingtonu v Seattlu. Demis Hassabis je bil rojen leta 1976 v Londonu. Doktoriral je leta 2009 na Univerzitetnem kolidžu v Londonu, trenutno je izvršni direktor podjetja Google Deepmind. John Jumper je bil rojen 1985 v Little Rocku v ZDA. Doktoriral je leta 2017 na Univerzi v Chicagu, zdaj je raziskovalec pri podjetju Google Deepmind.

Proteini so gradniki življenja. »Davidu Bakerju je uspel skoraj nemogoč podvig izdelave povsem novih vrst proteinov. Demis Hassabis in John Jumper pa sta razvila model umetne inteligence za rešitev 50 let starega problema: napovedovanje kompleksnih struktur proteinov. Ta odkritja imajo ogromen potencial,« so poudarili pri švedski akademiji znanosti.

Proteini so na splošno sestavljeni iz 20 različnih aminokislin, ki jih lahko opišemo kot gradnike življenja. Leta 2003 je Davidu Bakerju uspelo uporabiti te bloke za oblikovanje novega proteina, ki ni bil podoben nobenemu drugemu proteinu. Od takrat je njegova raziskovalna skupina izdelala vrsto domiselnih proteinov, ki jih lahko uporabljajo za izdelovanje zdravil, cepiv, nanomaterialov in drugega. 

Drugo odkritje pa se, kot so zapisali v sporočilu za javnost, nanaša na napovedovanje proteinskih struktur. V proteinih so aminokisline povezane v dolge vrvice, ki se zložijo v tridimenzionalno strukturo, ki je odločilna za delovanje proteinov. Od sedemdesetih let 20. stoletja so raziskovalci poskušali napovedati strukturo proteinov iz zaporedij aminokislin, vendar je bilo to težko. Vendar pa se je pred štirimi leti zgodil osupljiv preboj.

Demis Hassabis je izvršni direktor Googlovega podjetja Deepmind, kjer so razvili orodje alphafold in tudi druga orodja, podprta z umetno inteligenco. FOTO: Kim Hong-ji/ Reuters

Leta 2020 sta Demis Hassabis in John Jumper, zaposlena pri Googlovem podjetju Deepmind, predstavila model umetne inteligence, imenovan alphafold2. Z njegovo pomočjo jim je uspelo predvideti strukturo tako rekoč vseh 200 milijonov proteinov, ki so jih raziskovalci identificirali. Od njihovega prodora je alphafold2 uporabljalo več kot dva milijona ljudi iz 190 držav. Med številnimi znanstvenimi aplikacijami lahko raziskovalci zdaj bolje razumejo odpornost na antibiotike in ustvarijo slike encimov, ki lahko razgradijo plastiko.

Takole je Jumper veselo novico delil s svojimi kolegi:

»Stal sem na ramenih velikanov, moji predhodniki so že pokazali, da se da proteine dizajnirati, delal sem s čudovitimi raziskovalci. Globoko navdihnjen sem bil z delom drugih raziskovalcev na tem področju,« je na vprašanje, kako se je dokopal do prelomnega odkritja, odgovoril Baker, ki je izjemno počaščen, da je prejel nagrado. Poudaril je, da so modeli umetne inteligence precej močnejši od tradicionalnih metod, zato meni, da bi UI (za dizajniranje proteinov) izrazito pomagala pri boljši medicini in zdravstveni oskrbi ter tudi na drugih področjih. Na vprašanje, kateri je njegov najljubši protein, je pojasnil, da ima rad vse, da nima favoritov. »Mi pa je še posebej ljubi tisti, ki smo ga oblikovali med pandemijo, ki bi nas ščitil pred koronavirusom. Všeč mi je ideja, da bi bil to lahko protein v nosnem spreju, ki bi nas ščitil pred vsemi virusi,« je dejal.

Čeprav se ga je omenjalo kot možnega dobitnika za nagrado, je bil klic s Švedske popolno presenečenje. »Spal sem, ko so me poklicali. Kaže, da bo danes zelo poseben dan,« je povedal in še dodal, da je nato nemudoma poklical svoje starše in jim povedal veselo novico.

Tektonski premik

»Odlično, to trojico sem tudi sam predlagal za neko drugo zelo ugledno nagrado,« je v komentarju za Delo poudaril prof. dr. Roman Jerala, vodja odseka za sintezno biologijo in imunologijo na Kemijskem inštitutu. 

»Osnova je izjemen preboj na področju napovedovanja proteinskih struktur in s tem povezanega dizajna proteinov. Na neki način se nagrada lepo navezuje na Nobelovo nagrado za fiziko, ker je strojno učenje osnova za preboj na področju napovedovanje struktur proteinov. Alphafold je pomenil tektonski premik za izjemno pomembno znanstveno vprašanje, saj so proteini ključni za delovanje vseh živih organizmov,« je dejal Jerala. 

»David Baker je med vodilnimi na področju dizajna proteinov in z njim smo že sodelovali, v projektu, ki sem ga vodil. Večkrat sem tudi predaval na konferencah skupaj z njim. Prej je bila njegova rosetta najbrž najbolj uspešen program za napovedovanje struktur proteinov, ko pa se je pojavil alphafold, je hitro uporabil orodja umetne inteligence in s sodelavci pripravil orodja na dizajn novih proteinov. Naj izpostavim, da orodja, ki so jih razvili v njegovi skupini, daje na razpolago vsem drugim raziskovalcem. Dizajnirani proteini njegove skupine se vedno bolje uporabljajo za najrazličnejše namene, od medicine do novih materialov, in predstavljajo revolucijo na področju biotehnologije,« je še dodal prof. Jerala. 

Slovenski raziskovalec dr. Ajasja Ljubetič, prav tako z odseka za sintezno biologijo na Kemijskem inštitutu, je v njegovem laboratoriju delal tri leta. »Čudovito in zasluženo! Ne morem verjeti, da sem delal v laboratoriju Nobelovega nagrajenca. Vsi smo se hecali, da je le vprašanje časa, ampak to je bilo hitro,« je Ljubetič zapisal na omrežju X. 

»Izredno sem vesel, da je bila nagrada podeljena za načrtovanje proteinov, ker je to izjemno perspektivno področje,« je Ljubetič povedal za Delo. »Z družino sem tri leta preživel v Seattlu, delal sem v laboratoriju profesorja Bakerja. To je bila izvrstna izkušnja. Profesor Baker je bil čudovit mentor, zelo navdihujoč. Veliko časa nam je posvetil. Menil sem, da ga bom videval samo občasno, pa je bil vseskozi v laboratoriju na voljo za pogovore.«

Ljubetič je dodal, da so orodja umetne inteligence korenito spremenila področje, saj zdaj lahko rešujejo probleme, ki so bili prej pretežki. »Alphafold2 je res popolnoma spremenil način dela, ker res izjemno dobro deluje. Predvideva namreč lahko strukture proteinov in predvsem, kar je še posebej koristno za oblikovanje novih proteinov, lahko predvideva tudi strukture proteinov, ki jih v naravi ni. To nam omogoča, da lažje načrtujemo te proteine. Orodje uporabljamo tako rekoč vsi na tem področju, tudi mi ga imamo in ga dnevno poganjamo.«

»Del nagrade pa se nanaša predvsem na načrtovanje novih proteinov in tudi za to imamo na voljo in uporabljamo vse najboljše algoritme, kot so rosettafold, diffusion. Ta deluje podobno kot modeli, ki generirajo nove slike, samo da ta model generira nove proteine,« je pojasnil Ljubetič. 

Nagrada za temelje umetne inteligence

Kraljeva švedska akademija znanosti lahko še kako preseneti. To se je, denimo, zgodilo tudi včeraj ob podelitvi Nobelove nagrade za fiziko. Prejela sta jo John Hopfield in Geoffrey Hinton, ki sta razvila metode, ki omogočajo strojno učenje z umetnimi nevronskimi mrežami. Ne gre, da si nagrade ne bi zaslužila, vendar njuno delo ni fizika, ampak računalništvo, so negodovali. Zagotovo je nagrada priznanje pomenu, ki ga ima danes umetna inteligenca, so pokomentirali slovenski strokovnjaki s tega področja. 

Nobelovo nagrado za medicino pa sta letos prejela Victor Ambros in Gary Ruvkun za odkritje mikro RNK.

Lani so Nobelovo nagrado za kemijo prejeli Moungi Bawendi, ameriški kemik francoskega in tunizijskega rodu z Inštituta za tehnologijo Massachusetts (MIT), Louis Brus, profesor z univerze Columbia, in ruski fizik Aleksej Ekimov, trenutno zaposlen v ameriškem podjetju Nanocrystals Technology Inc. Nagrado so prejeli »za odkritje in sintezo kvantnih pik«. 

Današnji razglasitvi prejemnika oziroma prejemnikov nagrade za kemijo bo v četrtek sledila razglasitev prejemnikov nagrade za literaturo, v petek pa še nagrade za mir. Dobitniki nagrade za ekonomijo – edine nagrade, ki je Alfred Nobel ni omenil v svoji oporoki – bodo razglašeni v ponedeljek, 14. oktobra.

Vsaka nagrada letos prinaša ček v višini 11 milijonov švedskih kron, kar je nekaj več kot 900.000 evrov. Če je dobitnikov več, se znesek med njimi razdeli.