Trio tilldelas Nobelpriset i kemi för upptäckter om proteiner

– Jag känner mig djupt hedrad, säger David Baker som är med på pressträffen via telelänk.

Han prisas för konststycket att designa nya proteiner som kan fungera som läkemedel, vaccin, nanomaterial och minimala sensorer. Den 62-årige amerikanen berättar att han låg och sov när telefonen ringde och beskedet nådde honom.

– Min fru skrek så högt att jag hörde inte riktigt vad personen sa.

En annan av årets kemipristagare, britten Demis Hassabis, belönas tillsammans med amerikanen John Jumper för sina arbeten med att ta fram proteinstrukturer med hjälp av AI.

– Jag var verkligen chockad och jag blev liksom tom i några minuter, säger Hassabis till TT.

Demis Hassabis är en av forskarna på Googles Deepmind-avdelning. Där arbetar han med att bygga system som kan förstå data och hitta strukturer i den.

Han har försökt att göra verklighet av en 50 år gammal teori om att man borde kunna förutse 3D-strukturer av protein – en av livets byggstenar – utifrån aminosyrasekvenser.

– Vi använde alla moderna maskininlärningstekniker och de kända strukturerna som upptäckts under de senaste 50 åren, och vi lyckades bygga ett system som kunde vika och hitta strukturen hos i stort sett alla proteiner som vetenskapen känner till.

Det blir andra dagen i rad som artificiell intelligens är grunden i Nobelpristagarnas forskning. Vetenskapsakademin får frågan om de tog hänsyn till att gårdagens fysikpris gick till det bredare fältet neurala nätverk och att även dagens kemipris kan klassas in där.

– Varje Nobelpris måste kunna stå för sig självt, säger Heiner Linke, ordförande i Nobelkommittén för kemi.

Demis Hassabis och John Jumper prisas för upptäckten om att kunna förutspå hur proteiner ser ut. I ett protein är aminosyrorna, som bygger upp dem, sammanlänkade i långa strängar, som veckar sig till en tredimensionell struktur som är avgörande för hur de fungerar. Sedan 1970-talet har forskare försökt förutsäga proteiners strukturer, men det har varit otroligt svårt. För fyra år sedan skedde ett genombrott när Demis Hassabis och John Jumper presenterade en AI-modell kallad AlphaFold2.

Med hjälp av den har de kunnat förutspå strukturen för i princip alla de 200 miljoner proteiner som forskare känner till. Sedan genombrottet har AlphaFold2 använts av mer än två miljoner personer från 190 länder. Bland väldigt mycket annat, kan forskare bättre förstå antibiotikaresistens och skapa bilder av enzymer som kan bryta ner plast.

Läs också:
Duo tilldelas Nobelpriset i medicin