Utolsó természettudományos díjként szerdán a Svéd Királyi Tudományos Akadémia kihirdette a 2024-es kémiai díjak kitüntetettjeit is. Jól mutatja azt, hogy a modern tudomány elképzelhetetlen az információtechnológiai eszközök nélkül, hogy ebben az évben a Google Deep Mind nevű cége két kutatója is díjat kapott. A kitüntetést idén a fehérjék térszerkezetének számítógépes meghatározásáért, illetve tervezéséért ítélték oda. Ilyen módon a kémiai díj sok tekintetben összefügg a fizikai díjjal, hiszen e komputeres algoritmusok is a mesterséges intelligencia tárgykörébe sorolhatók.
A kémiai díj felét David Baker, a Washingtoni Egyetem kutatója kapta, aki a fehérjék számítógépes tervezésének alapjait rakta le. A másik felét megosztva ítélték oda a Google Deep Mind két szakemberének, Demis Hassabisnak és John Jumpernek a fehérjeszerkezet komputeres predikciójáért. Tehát Baker eredményei új fehérjék tervezését tették lehetővé (amelyek ezután az elvárt funkciót láthatják el), a Google Deep Mind megoldása pedig előrejelzi a fehérjék térszerkezetét az aminosavsorrendjük alapján.
Az idei kémiai díj különleges abból a szempontból, hogy egészen új eredményeket jutalmaz. David Baker és kutatócsoportja az évezred első éveiben hozta létre az első mesterséges fehérjéket, amelyeket előzetesen úgy terveztek, hogy azok meghatározott funkcióval bírjanak, például gyógyszerhatóanyagként kapcsolódni tudjanak a szervezet különböző molekuláihoz. Ez a munka elképzehetetlen lett volna erős számítógépek, és egészen zseniális algoritmusok nélkül.
A másik két díjazott még ennél is újabb eredményeket ért el. A Google Deep Mind 2000-ben jelentette be, hogy AlphaFold nevű mesterséges intelligencián alapuló alkalmazásuk képessé vált arra, hogy az aminosavsorrend alapján meghatározza a fehérjék térszerkezetét. Már a bejelentés pillanatában nyilvánvaló lett mindenkinek, aki valamennyire ismeri a fehérjék működését és kutatását, hogy ezért Nobel-díjat fognak kapni. Az eredmény jelentőségének megértéséhez tudni kell, hogy a fehérjék, amelyek jellemzően több ezer aminosavegységből épülnek fel, egyszerű láncként nem képesek ellátni a feladatukat.
Ehhez a fehérjeszintézis után „hajtogatódniuk” kell (e folyamat angol neve folding, innen az program AlphaFold neve). A hajtogatódás teljesen spontán megy végbe, viszont szó szerint csillagászati variációja lehetséges. Ezért a mesterséges intelligencia kora előtt a végtelenségig (évekig) tartott a egy-egy fehérje térszerkezetének meghatározása. Az AlphaFold bejelentésével egy időben nyilvánosan közzétették sok ezer fehérje térszerkezetét, amit az algoritmus pár pillanat alatt határozott meg.
