Нобелівська премія з хімії-2024: геніальні інструменти природи і... людини. До чого тут розробки Георгія Асєєва з Харкова?

Різноманітність життя свідчить про дивовижну здатність білків як хімічних інструментів. Вони контролюють і керують усіма хімічними реакціями, які разом є основою життя. Білки також функціонують як гормони, сигнальні речовини, антитіла та будівельні блоки різних тканин.

- Одне з відкриттів, визнаних цього року, стосується створення вражаючих білків. Інший — про здійснення 50-річної мрії: передбачити структуру білків за їх амінокислотними послідовностями. Обидва ці відкриття відкривають широкі можливості,

— цитує Фонд Нобеля  Хайнер Лінке, голову Нобелівського комітету з хімії.

Білки зазвичай складаються з 20 різних амінокислот, які можна назвати будівельними блоками життя.

У 2003 році Девіду Бейкеру вдалося використати ці блоки для розробки нового білка, який не був схожий ні на один інший.

З тих пір його дослідницька група створювала одне за іншим білкові творіння, включно з білками, які можна використовувати як фармацевтичні препарати, вакцини, наноматеріали та крихітні сенсори.

Друге відкриття стосується передбачення білкових структур. У білках амінокислоти з’єднані разом у довгі нитки, які згортаються, утворюючи тривимірну структуру, яка є вирішальною для функції білка.

З 1970-х років дослідники намагалися передбачити структуру білків за амінокислотними послідовностями, але це було, як відомо, важко. Однак чотири роки тому стався приголомшливий прорив.

У 2020 році Деміс Гассабіс і Джон Джампер представили модель штучного інтелекту під назвою AlphaFold2. З його допомогою вони змогли передбачити структуру практично всіх 200 мільйонів білків, які ідентифікували дослідники. З моменту прориву AlphaFold2 використовували понад два мільйони людей із 190 країн.

Серед безлічі наукових застосувань дослідники тепер можуть краще зрозуміти стійкість до антибіотиків і створити зображення ферментів, які можуть розкладати пластик.

Команда також почала використовувати інновацію, яка лежить в основі нещодавнього величезного прориву в галузі штучного інтелекту: нейронні мережі - Transformer. Вони можуть знаходити шаблони у величезних обсягах даних більш гнучким способом, ніж раніше, і ефективно визначати, на чому слід зосередитися для досягнення конкретної мети.

Команда навчила AlphaFold2 на великій кількості інформації в базах даних про всі відомі білкові структури та послідовності амінокислотУ більшості випадків AlphaFold2 працював майже так само добре, як рентгенівська кристалографія, що було вражаючим.

Однак асортимент природних білків обмежений. Щоб збільшити потенціал для отримання білків із абсолютно новими функціями, дослідницька група Бейкера хотіла створити їх з нуля.

Поле, в якому конструюються абсолютно нові білки, називається дизайном de novo . Дослідницька група намалювала білок із абсолютно новою структурою, а потім попросила комп'ютерну програму Розетта обчислити, який тип амінокислотної послідовності може призвести до бажаного білка.

Для цього Розетта провела пошук у базі даних усіх відомих білкових структур і шукала короткі фрагменти білків, які мали схожість із бажаною структурою. Використовуючи фундаментальні знання про енергетичний ландшафт білків, Розетта потім оптимізувала ці фрагменти та запропонувала послідовність амінокислот.

- Як тільки ви починаєте просто думати про всі ті різні речі, які білки роблять у природі, і вони справді просто випадково еволюціонували протягом мільйонів років природного відбору, а зараз з можливістю створювати нові білки, зокрема для вирішення проблем, з'являється так багато можливостей. Це справді захоплююче!

 

- сказав у телефонному інтерв'ю співробітнику Фонду Нобеля Девід Бейкер.

Виявилося, що Розетта дійсно може конструювати білки. Білок, який розробили дослідники, мав майже точну структуру, яку вони спроектували.

Він став блискавкою серед ясного неба для дослідників, які працювали над білковим дизайном. Ті, хто раніше створював білки de novo , змогли лише імітувати існуючі структури. Унікальної структури Top7 не існувало в природі.

Крім того, з його 93 амінокислотами, білок був більшим, ніж будь-який раніше вироблений за допомогою дизайну de novo .

Життя не могло б існувати без білків. Те, що тепер можна передбачати структури білків і створювати власні білки, приносить найбільшу користь людству.

Бейкер опублікував своє відкриття в 2003 році. Це був перший крок у тому, що можна описати лише як надзвичайний розвиток; деякі з багатьох вражаючих білків, створених у лабораторії Бейкера.

Він також випустив код для Rosetta, тому світове дослідницьке співтовариство продовжувало розробляти програмне забезпечення, знаходячи нові сфери для його застосування.

Небагато компаній можуть похвалитися тим, що в них працюють дослідники, які стали лауреатами Нобелівської премії.

Все ще далекий від історичних досягнень IBM (шість Нобелів) або Bell Labs (десять Нобелів), Google DeepMind є одним із них і навіть подвійним, оскільки дві з цьгорічних престижних відзнак було надано трьом ученим, яки входять до його лав: Джеффрі Гінтон з фізики, тепер -  Деміс Гассабіс і Джон Джампер.

Цей позитивний рекламний трюк також ілюструє вагу цифрового гіганта в дослідженнях штучного інтелекту (ШІ).

Зародившись у 1998 році як онлайн-пошукова система, сьогодні Google отримує переваги від того, що на ранній стадії інвестував у ШІ.

- Ви знаєте, нам потрібні обчислення для вирішення проблем біології. І мені просто подобається, що це починає працювати, і я не можу повірити, що ми отримуємо визнання за це так швидко,

- сказав у телефонному інтерв'ю співробітнику Фонда Нобеля Джон Джампер.

- З самого початку ми намагалися спроектувати його як своєрідне ідеальне середовище для проведення передових досліджень і об’єднання світових експертів у багатьох різних дисциплінах, - говорить Деміс Гассабіс. - Звичайно, машинне навчання та штучний інтелект, а також інженерія, також фізика, біологія та навіть такі речі, як філософія. Таким чином, об’єднайте все це разом у неймовірний плавильний котел і надайте їм ресурси, обчислювальні ресурси та інші речі. З цього вийдуть великі речі!

…Читаючи інтерв'ю Деміса Гассабіса на сайті Фонду Нобеля ваша кореспондентка відразу ж згадала дивовижного харківського вченого - професора Георгія Георгійовича Асєєва.

Уявіть собі, працюючи в Харківському НДІ основної хімії, він одним із перших у світі застосував доступні для початку 90-х років методи машинних обчислень. Щоправда, не для білків, а для водних розчинів електролітів. Але теж у хімічній науці.

Результати його піонерних розробок були опубліковані провідними світовими науковими видавничими компаніями, придбані Бібліотекою Конгресу США та перевидаються й досі як такі, що не втратили своєї наукової актуальності.

Використовуючи доступні 30 років тому методи машинних обчислень, він систематизував відомості про фізико-хімічні показники багатокомпонентних водних розчинів електролітів.

Цей важливий збір даних став безцінним для розробки нових методів для більш ефективних хімічних технологій, вибору оптимальних рішень для використання сировини та енергетичних ресурсів та інших подібних заходів.

Опубліковані результати наукових досліджень Г. Г. Асєєва набули широкого міжнародного визнання. Окремі наукові положення, що відображені в численних надрукованих працях, використовуються вченими відомих університетів світу і були передані за експертним рішенням у Німеччину, Іспанію, Канаду, Польщу, Португалію, Чехословаччину, Японію та ін.

За пропозицією всесвітньо відомих видавництв наукової літератури «CRC Press» та «Begell House, Inc.» (США) вийшло друком 9 монографій Г. Г. Асєєва за напрямом «Нановзаємодії в розчинах електролітів» у різних країнах англомовної групи.

Фактично харківський професор Георгій Асєєв для свого часу в хімічній науці зробив те ж саме, що й нинішні нобелівські лауреати, які мають набагато більші досягнення і можливості у сфері ШІ.

З моєї точки зору, методи і підходи обох відкриттів ідентичні! Ним і під його керівництвом розроблені проблемно-орієнтовані інтелектуальні системи, що знайшли застосування в різноманітних структурах автоматизованих систем наукових досліджень, управління, електронного документообігу тощо, в наукових і проектних організаціях України та далекого зарубіжжя.

Ось що говорить про ці методи новоспечений Нобелівський лауреат Деміс Гассабіс:

- Ці системи є інструментами. Вони дуже хороші для аналізу даних і пошуку закономірностей і структури в даних. Але, ви знаєте, вони не можуть зрозуміти, якщо неправильно поставити запитання.  Правильну гіпотеза чи правильні припущення - усе це має походити від людини-вченого.

 

Я вважаю, що найкращі науковці в поєднанні з такими інструментами зможуть робити неймовірні речі.

...Дві Нобелівські премії також відображають фінансову та тактичну потужність цифрових гігантів, які зайняли ключові позиції в галузі штучного інтелекту завдяки своїй силі у своїх оригінальних сервісах, таких як онлайн-пошук або соціальні мережі.

І скажу нашим читачам (по секрету), авторка пишається тим, що перші кроки в опануванні інформаційних технологій, вона, будучи гуманітарієм до мозку кісток, освоювала у 1999 році за допомогою професора Георгія Асєєва, який погодився навчити новим навичкам, необхідним у 21 столітті, журналістку, яка прийшла брати в нього інтерв'ю.

• Девід Бейкер , народився 1962 року в Сіетлі, штат Вашингтон, США. Доктор філософії 1989 року в Каліфорнійському університеті, Берклі, Каліфорнія, США. Професор Університету Вашингтона, Сіетл, Вашингтон, США та дослідник Медичного інституту Говарда Хьюза, США.

   

• Деміс Гассабіс , народився 1976 року в Лондоні, Великобританія. Доктор філософії 2009 року в Університетському коледжі Лондона, Великобританія. Генеральний директор Google DeepMind, Лондон, Великобританія.

• Джон М. Джампер , народився в 1985 році в Літл-Рок, Арканзас, США. Доктор філософії 2017 року в Університеті Чикаго, Іллінойс, США. Старший науковий співробітник Google DeepMind, Лондон, Великобританія.

• Асєєв Георгій Георгійович (9 червня 1943, м. Кролевець, Сумська обл.) – вчений у галузі інформатизації та опрацювання електронних інформаційних ресурсів, електронного документообігу, документознавства. Доктор технічних наук (1994), професор (1996).

   

  Народився в родині нащадків запорізьких козаків. Закінчив у 1972 р. Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна, факультет радіофізики та електроніки. У 1974–1994 рр. завідував відділом  у науково-дослідному інституті основної хімії (НІОХІМ). У 1993 р. захистив докторську дисертацію за спеціальністю – «Інформаційні системи і процеси».

   

  У дев’яності роки XX ст. ректорат Харківського інституту культури планував увести нову спеціальність «Документознавство та інформаційна діяльність». Потрібен був спеціаліст високої кваліфікації з теорії й практики впровадження інформаційних систем і процесів та прогресивних інформаційних технологій широкого профілю. Саме таким спеціалістом виявився Г. Г. Асєєв, який у 1993 р. захистив докторську дисертацію за спеціальністю «Інформаційні системи і процеси» в Харківському інституті радіоелектроніки, яка на той час була досить рідкісним явищем.

  В 1994 р. Георгій Георгійович став завідувачем кафедри інформатики і технічних засобів бібліотечної роботи у Харківській державній академії культури (ХДАК)).

Читайте також:

Нобелівська премія з фізики-2024: хрещені батьки штучного інтелекту. Чому лауреати кажуть, що технологія, навіяна структурою головного мозку, це - точка біфуркації в історії?