Em atualização
O Prémio Nobel da Química acaba de ser atribuído pela Academia Real de Ciências Sueca a David Baker e de forma conjunta a Demis Hassabis e John M. Jumper, que “decifraram o código das incríveis estruturas das proteínas”.
David Baker, da Universidade de Washington (Estados Unidos), “conseguiu o feito quase impossível de construir novos tipos de proteínas”. Já Demis Hassabis e John Jumper, ambos da Google DeepMind, desenvolveram um modelo de Inteligência Artificial “para resolver um problema com mais de 50 anos”: prever a complexa estrutura das proteínas.
BREAKING NEWS
The Royal Swedish Academy of Sciences has decided to award the 2024 #NobelPrize in Chemistry with one half to David Baker “for computational protein design” and the other half jointly to Demis Hassabis and John M. Jumper “for protein structure prediction.” pic.twitter.com/gYrdFFcD4T— The Nobel Prize (@NobelPrize) October 9, 2024
“Ambas as descobertas abrem vastas possibilidades“, sublinhou Heiner Linke, do Comité do Nobel da Química, durante a apresentação dos vencedores.
Uma proteína que não existia na natureza
As proteínas são as moléculas que permitem a vida. “São os blocos de construção que formam ossos, pele, cabelo e tecido. São os motores que alimentam os nossos músculos, a máquina que lê, copia e repara o ADN. São os anticorpos que permitem a resposta imunitária, os sensores que as nossas células usam para comunicar e as hormonas que regulam o nosso corpo”, começou por enquadrar Heiner Linke.
Há muito tempo que os cientistas sonhavam com a possibilidade de criar novas proteínas, que são formadas por unidades chamadas aminoácidos. “Este foi o problema que David Baker resolveu”, sublinhou o membro do Comité do Prémio Nobel da Química. “Desenvolveu ferramentas computacionais que agora permitem que cientistas projetem novas proteínas espetaculares, com formas e funções inteiramente novas, abrindo infinitas possibilidades para o maior benefício da humanidade“, destacou.
Em 2003, David Baker criou uma nova proteína, totalmente diferente das que já conhecíamos. O cientista deu-lhe o nome Top7. Com os seus 93 aminoácidos, tinha uma estrutura “única”, que não existia na natureza.
This year’s chemistry laureate David Baker created the first protein that was entirely different to all known existing proteins.
The protein, Top7, was a bolt from the blue for the researchers working on protein design. Those who had previously created new proteins had only been… pic.twitter.com/cMEFfuRruC
— The Nobel Prize (@NobelPrize) October 9, 2024
As proteínas foram criadas no laboratório de Baker com recurso a um software (Rosetta), que entretanto foi tornado público. “Desde então, o grupo de investigação [de Baker] produziu criativas proteínas uma após a outra, incluindo proteínas que podem ser usadas em produtos farmacêuticos, vacinas, nanomateriais e pequenos sensores”, destacou o Comité do Prémio Nobel em comunicado.
Prever a estrutura de proteínas com Inteligência Artificial
A esta possibilidade de criar novas proteínas juntou-se, mais recentemente, a capacidade de prever a estrutura das proteínas, um sonho com mais de 50 anos. Concretizou-se há quatro anos por Demis Hassabis e John Jumper através do uso de Inteligência Artificial.
Em 2020, a dupla apresentou um modelo — o AlphaFold2 — que foi usado para prever a estrutura de praticamente todas as 200 milhões de proteínas que os cientistas identificaram. A Google DeepMind, empresa da Google no Reino Unido de que Hassabis e Jumper fazem tornou o modelo público e, desde então, o AlphaFold2 já foi usado por mais de dois milhões de pessoas de 190 países.
As aplicações são inúmeras. Já foi possível, por exemplo, determinar a estrutura de uma enzima bacteriana que provoca resistência antibiótica, visível na animação disponibilizada nas redes sociais do Prémio Nobel. Conhecê-la não é um pormenor e pode ser determinante para descobrir formas de prevenir a resistência a antibióticos. O modelo de IA também tem sido usado para compreender como algumas enzimas podem decompor o plástico.
This year’s chemistry laureates Demis Hassabis and John Jumper have developed an AI model, AlphaFold2, to solve a 50-year-old problem: predicting proteins’ complex structures.
Check out two examples of protein structures determined using AlphaFold2. First up, a bacterial enzyme… pic.twitter.com/ckIiIAGGMX
— The Nobel Prize (@NobelPrize) October 9, 2024