David Baker, Demis Hassabis e John M. Jumper homenageados #ÚltimasNotícias #Suiça

Em comparação com outros vencedores do Prémio Nobel, eles são jovens: David Baker, 62, Demis Hassabis, 48, e John M. Jumper, com quase 30 anos, receberam o Prémio Nobel de Química. Porque, ao contrário de outras descobertas, as suas conquistas não levaram décadas para se traduzirem em benefícios reais para o mundo.

Hoje já é claro que o que descobriram mudará o nosso mundo: ajudaram a decifrar os blocos de construção da vida, as proteínas.

Um na pesquisa pública, os outros dois no Google, trabalharam em problemas semelhantes, às vezes até competindo para resolver o mesmo desafio. Hassabis e Baker, em particular, são personalidades notáveis ​​que eram famosas em suas áreas antes mesmo do Prêmio Nobel. Não só pelas suas descobertas, mas também pela sua forma especial de abordar os problemas.

A grande questão sobre o código da vida

As proteínas são os blocos de construção da vida. Eles dão origem a ossos e tecidos. E as substâncias mensageiras do corpo, como os hormônios, também são proteínas. Até o momento conhecemos cerca de 200 milhões deles. Como estão estruturados: Os cientistas têm-se colocado esta questão desde a década de 1950.

As proteínas consistem em aminoácidos que são amarrados em uma sequência específica, como contas em um cordão. Pode haver mais de 500 dessas contas e, como existem 20 aminoácidos diferentes, são possíveis bilhões de combinações diferentes. O colar de pérolas também é dobrado de forma única. A ligação entre os componentes de uma proteína e as suas propriedades tem sido um mistério há muito tempo.

Em 1972, o químico Christian Anfinsen recebeu o Prêmio Nobel por seu trabalho com proteínas. Ele conseguiu mostrar que a forma como uma proteína se dobra no espaço tridimensional é definida pela composição dos aminoácidos. Em seu discurso de agradecimento, ele postulou a tese de que um dia seria possível prever a forma tridimensional – e, portanto, as propriedades da proteína – para qualquer combinação de aminoácidos.

Os cientistas Baker, Hassabis e Jumper fizeram exatamente isso e conseguiram até criar novas proteínas com propriedades muito específicas. Por isso, receberam novamente o Prêmio Nobel, uns bons 50 anos depois de Anfinsen.

David Baker foi o primeiro a criar uma proteína artificial

David Baker tem agora 62 anos e, como bioquímico, passou a vida inteira estudando os mistérios da estrutura das proteínas. Há uns bons 20 anos, ele e sua equipe desenvolveram um programa de computador chamado “Rosetta” para decifrar a conexão entre estrutura, forma e função das proteínas.

Usando este programa, em 2003, David Baker e sua equipe conseguiram pela primeira vez criar uma proteína completamente nova que não existia anteriormente no mundo. E, com certeza, quando a proteína foi produzida em laboratório, ela tinha quase o formato previsto pelo programa de computador e se comportou conforme o esperado. Foi o nascimento do novo campo de pesquisa do design de proteínas.

Nos últimos 20 anos, David Baker e sua equipe desenvolveram várias novas proteínas. Recentemente, por exemplo, surgiu um tipo de biossensor que começa a brilhar ao entrar em contato com o Sars-CoV-2. Para isso, os pesquisadores criaram uma proteína que se liga às proteínas da superfície do vírus. No futuro, o sensor poderá substituir os testes PCR usados ​​hoje ou até mesmo bloquear o vírus assim que ele se acoplar às suas proteínas de superfície.

Baker e sua equipe desenvolveram continuamente o programa de computador Rosetta original desde 2003. Além da estrutura e formato das proteínas, também contém informações biofísicas, como polaridade e carga dos aminoácidos. Em 2017, Baker e sua equipe conseguiram criar um detector para o narcótico fentanil altamente eficaz.

Bruno Correia, bioinformático e designer de proteínas da EPFL, trabalhou com Baker e destaca o que Baker tem feito por toda a comunidade científica: “Ele sempre partilhou publicamente o código dos seus programas. Ele não queria toda a glória para si. E com essa atitude ele conseguiu moldar e avançar todo o campo – sem falar no fato de que ele é um gênio.”

Hassabis e Jumper resolvem o mistério da forma das proteínas

Demis Hassibis finalmente resolveu a grande questão de como a forma tridimensional das proteínas pode ser prevista a partir de sequências de aminoácidos.

Hassibis ouviu falar pela primeira vez sobre o mistério do enovelamento de proteínas quando era estudante. Um amigo explicou-lhe o problema e que ainda não tinha sido resolvido. Hoje, o cientista da computação diz que já naquela época pensava que esse caso de uso era perfeito para IA. Os algoritmos são bons em encontrar conexões fundamentais em grandes quantidades de dados e derivar previsões delas.

E havia muitos dados sobre proteínas: através de um meticuloso trabalho de laboratório, gerações de estudantes de doutoramento e investigadores descobriram como diferentes combinações de aminoácidos se dobram, registaram estes dados e disponibilizaram-nos abertamente. Quem quisesse publicar seu trabalho também teria que criar as coordenadas estruturais exatas das proteínas examinadas em um banco de dados público.

No chamado Desafio CASP (que significa Avaliação Crítica da Previsão da Estrutura de Proteínas), equipes de todo o mundo competem desde 1994 para ver quem tem o melhor programa para prever o formato das proteínas.

Google quebra recordes em análise de proteínas

Nesse ínterim, Hassabis fundou a startup de IA Deepmind. Lá ele desenvolveu o Alphago em 2016, a primeira IA que conseguiu derrotar o campeão mundial no jogo de tabuleiro Go. Pouco tempo depois, o Google comprou a startup e Hassabis continuou a administrá-la.

Hassabis montou uma equipe liderada por seu colega John Michael Jumper para trabalhar no problema do enovelamento de proteínas. Juntos, eles desenvolveram o programa de IA Alphafold. Pretendia-se calcular uma ligação entre as sequências de aminoácidos das proteínas e a sua forma tridimensional na base de dados de proteínas. Para isso, o programa trabalha com 200 milhões de sequências de proteínas conhecidas e com a estrutura de cerca de um milhão de proteínas.

O programa de IA da Deepmind, Alphafold, já bateu o recorde CASP em 2018. A segunda versão do programa alcançou um grande avanço em 2020: as previsões foram de longe melhores do que as de todos os programas anteriores, incluindo o programa da equipa Baker na altura.

Críticas às decisões recentes do Google

No entanto, sem décadas de trabalho preparatório em biologia estrutural, o Alphafold nunca teria sido possível. Na Suíça, por exemplo, a pesquisa sobre estruturas proteicas é realizada no Instituto Paul Scherrer. De acordo com especialistas que trabalham lá, os cientistas do Swiss Synchrotron (SLS) são responsáveis ​​por cerca de cinco por cento das entradas no banco de dados de proteínas.

Em suma, o banco de dados foi construído por cientistas da pesquisa básica. É por isso que o recente anúncio do Google de que Alphafold 3, a versão mais recente do software, não está mais disponível publicamente, atraiu críticas de cientistas. Sem dados acessíveis ao público, a investigação digna de um Prémio Nobel dificilmente será possível no futuro.