זוהי השנה של תחום הבינה המלאכותית בפרסי הנובל. אחרי שאתמול ניתן פרס הנובל בפיזיקה לחלוצי תחום הבינה המלאכותית, היום ניתן הפרס בכימיה לשלושה מדענים, מהם שניים מחברת Google DeepMind. הזוכים מגוגל הם דמיס הסביס וג'ון גמפר, אשר זכו יחד עם פרופ' דיוויד בייקר מאוניברסיטת וושינגטון, בעבור מחקריהם בתחום החלבונים. בייקר זכה בעבור תכנון ממוחשב של חלבונים בזכותו הצליח ליצור חלבונים חדשים לגמרי, ואילו החוקרים מגוגל זכו בעבור עבודתם בתחום של ניבוי מבנה חלבונים מתוך הרצף הגנטי שלהם. לשני הגילויים עשויה להיות השפעה מרחיקת לכת על עולם הרפואה.
● בזכות מחקר גנטי פורץ דרך: אלה זוכי פרס נובל לפיזיולוגיה ורפואה
● השבוע בביומד | החוקרים שהצליחו למפות לראשונה את כל הקשרים במוח של זבוב פירות
גוף האדם, ולמעשה כל העולם החי והצומח, מבוסס על היכולת לקודד חלבונים מגנים. החלבונים הללו הם בעלי מבנה מורכב ביותר. המבנה של כל חלבון מותאם במדוייק לפעולה או למגוון פעולות שונות, וכל שינוי קטן במבנה שלהם יכול לשנות לחלוטין את הפעילות שלהם. חלבונים פועלים על ידי כך שהם נצמדים, כמו בפאזל תלת ממדי מדויק ביותר, אל חומרים אחרים - כולל חלבונים אחרים - או כאשר חומרים אחרים נצמדים אליהם. רבות מן התרופות שלנו פועלות על ידי חיקוי ההיקשרות הזו או הפרעה לה בדרכים שונות, ולכן הפעולה שלהן תלויה מאוד בהבנה של מבנה החלבון.
היכולת לנבא את מבנה החלבונים בגוף שלנו מתוך הידע שיש לנו על רצפי ה-DNA המקודדים אותנו, וכן היכולת לתכנן חלבונים להתערבות מדויקת בגוף, עשויות לפתוח בפנינו עתיד של תכנון הרבה יותר מהיר ומדויק של תרופות יעילות עם פחות תופעות לוואי.
אל המשימה הזו ניגשו החוקרים שזכו בפרס הנובל השנה. ב-2003, בייקר הצליח לראשונה ליצור חלבון שלא היה ידוע לאנושות עד אז. מאותו רגע, מעבדתו מייצרת חלבונים חדשים כל הזמן.
ב-2020, הסביס וג'מפר הציגו את מודל AlphaFold2 של גוגל, ובאמצעותו ניבאו את המבנה של כמעט כל 200 מיליון החלבונים הידועים היום למדע. כ-2 מיליון חוקרים מ-190 מדינות השתמשו בו עד היום. בנוסף לתרופות, הם משתמשים בו לשיפור חלבונים בצמחים למזון, וכן ביצור אנזימים שיכולים לפרק פלסטיק.
חקר החלבונים פתח עולם חדש
החשיבות של חלבונים ושל המבנה שלהם ידועה מזה שנים רבות, אך היכולת של האנושות להשתתף במשחק היא בת פחות ממאה. בשנות ה-1950, הוצג לראשונה צילום ברנטגן של חלבון שעבר גיבוש, והמצאה זו זכתה בפרס נובל כבר ב-1962, פער קטן יחסית בין הגילוי לפרס, המעיד כי קל היה להבין את חשיבות ההישג. פרס נוסף ניתן באותה התקופה לגילוי כי חלבונים כשהם לבדם, תמיד מתקפלים באותה הצורה, באופן המוכתב על ידי רצף חומצות האמינו שלהם.
לאט לאט גיבשו וצילמו החוקרים 200 אלף חלבונים, ומידע זה היווה את הבסיס לכלים החישוביים שפיתחו החוקרים שזכו בפרסים השנה. חוקרים רבים ניסו לאורך השנים לנבא את התקפלות החלבון מרצף חומצות האמינו, אבל הבעיה הייתה מורכבת מידי ברמה החישובית.
כיוון שמדובר בבעיה חישובית, חברת אלפאבית והחברה הבת שלה גוגל, בחרו בה בין כמה משימות מדעיות שאפתניות מאוד שבחרו לקחת על עצמן, בהשקעה מרובה של תקציבים ומוחות מבריקים. הסביס ייסד את חברת דיפמיינד, שפיתחה מודל חישובי ששיחק נגד בני אדם במשחק הלוח GO. ב-2014 גוגל רכשה את החברה, וב-2016 המודל הצליח לנצח במשחק. היום אולי אנחנו לא מופתעים מכך, לאור יכולות הבינה המלאכותית, אך בזמנו מדובר היה בהישג אדיר והמודל הזה, שייחודו ביכולת שלו לנבא השפעה של פעולה אחת עכשיו, כמה וכמה צעדים קדימה, עמד בבסיס של פרוייקט AlphFold.
המודל הראשון של אלפאפולד הצליח להגיע לדיוק ניבוי של 60%, התקדמות שהסעירה את השוק אבל לא הייתה באמת מספיקה לקידום המדע. כאשר ג'מפר הצטרף לצוות, הוא הביא ידע ייחודי בתחום החלבונים וגם רעיונות חדשים לכלים חישוביים, ויחד עם הצוות הקיים, נפרצה הדרך לשיפור של המודל כך שהניבוי היה תחרותי מול התהליך הארוך והמורכב של צילום הרנטגן, וכאמור תוך זמן קצר פוענחו המבנים כמעט של כל החלובנים המוכרים. אפשר לומר כי בעיית ניבוי החלבונים נפתרה.
החוקרים: שחקן שח מבריק ומי שסומן כיכול לשנות את עולם הפיזיקה
ד"ר דמיס הסביס נולד בלונדון לאב קפריסאי ואם בריטית. הוא היה שחקן שח מבריק כבר בגיל 4 ומאסטר בשח מגיל 13. בשנות התיכון הוא למד בחינוך ביתי, והשתמש בזכיות שלו בשח כדי לממן את המחשב הראשון שלו, ולימד את עצמו לתכנת מתוך ספרים. כשחזר לתיכון סיים את בחינות הבגרות מוקדם, גיל 16. בשנה שנותרה לו לפני שיוכל להתקבל לאוניברסיטה, הוא התחיל לעבוד במתכנת בחברת גיימינג, והיה בין מתנתי המשחק רב המכר Theme Park. הכסף שהרוויח משנה זו הספיק לו כדי לשלם על לימודיו באוניברסיטת קיימברידג', במקביל להמשך קריירה בגיימינג.
הסביס התמחה במדעים קוגניטיביים והמשיך לדוקטורט ב-UCL, ואף היה חתום על מספר מאמרים בתחומי הזיכרון, האמנזיה והדמיון שהופיעו בכתבי עת מובילים. ב-2010 הקים את דיפמיינד, והיתר היסטוריה.
פרופ' דיוויד בייקר נולד בסיאטל ב-1962. הוריו היו שניהם מדענים, אביו פיזיקאי בתחום הקווארקים ואמו בתחום הגיאופיזיקה והמדעים האטמוספיריים. בייקר סיפר בעבר כי לא התעניין מאוד במדעים המדוייקים כילד, ולמד בהרווארד דווקא פילוסופיה ומדעי החברה. אולם, כשנתקל בסוגיית קיפול החלבונים, התלהב כל כך מחשיבות הבעיה והאפשרות לפתור אותה עוד בימינו, עד שעזב הכל לטובת דוקטורט בביולוגיה חישובית באוניברסיטת ברקלי.
בייקר פיתח בתקופה הזו את התוכנה רוזטה, אשר נחשבת לאחד הכלים המובילים למידול של חלבונים תלת ממדיים. בייקר מנהל היום 200 חוקרים במעבדתו במכון לתכנון חלבונים באוניברסיטת וושינגטון בסיאטל. "אני חושב על המעבדה כמו מוח משותף גדול, ואני מנסה לעשות ככל האפשר לחבר בין כל הרכיבים שלה", אמר. אך הוא לא הסתפק במעבדה שלו אלא פיתח גם משחק מחשב בשם Foldit, שבו למעשה הציבור הרחב משתתף בפיתוח רעיונות ליצירת חלבונים חדשים. מי שמצליח לזרוק רעיון שהמעבדה מאמצת, מקבל קרדיט במאמרים שלה.
המוצר המוביל שיצא מהמעבדה הוא KumaMax, תרופה פוטנציאלית נגד צליאק שנמצאת בפיתוח אצל חברת טקדה.
ד"ר ג'ון ג'מפר, בן 39 בלבד, הספיק לזגזג לא מעט בקריירה שלו עד שהגיע לגוגל. הוא התלהב מחקר היקום ונרשם לתואר בפיזיקה ומתמטיקה באוניברסיטת וונדרבליט, שם כבר סומן כמי שעשוי "לשנות את עולם הפיזיקה". הוא קיבל מלגה יוקרתית ללמוד פיזיקה של חומר מעובר באוניברסיטת קיימברידג', אך החל להתעניין בביולוגיה והחליט לסיים את הדוקטורט מוקדם ולהסתפק בתואר מוסמך, כדי לעבוד דווקא במכון מחקר פרטי בשם D.E. Shaw Research, שם נחשף לחזית הטכנולוגיה בשילוב בין סימולציית מחשב ודינמיקות של מולקולות.
בשלב זה הוא עדיין לא ידע מה יעשה עם החיים שלו ושקל גם קריירה בתחום הפיננסים, אך בסופו של דבר החל בדוקטורט שני בדינמיקה של מולקולות באוניברסיטת שיקגו. אבל כששמע שבגוגל התחילו בתוכנית סודית לפענח מבנה של חלבונים, הגיש את קורות החיים שלו, והצטרפותו נחשבת כאמור כאחד הגורמים שאפשרו את קפיצת המדרגה בביצועיה של AlphaFold. "עולם הביולוגיה הוא כל כך חשוב לבריאות האנושית, שאנחנו חייבים כלים שמסוגלים להתמודד עם רמת המורכבות שלו", אמר בעבר. "אנחנו נאיץ את עולם הביולוגיה, ולאנשים יהיה אכפת".
לתשומת לבכם: מערכת גלובס חותרת לשיח מגוון, ענייני ומכבד בהתאם ל
קוד האתי
המופיע
בדו"ח האמון
לפיו אנו פועלים. ביטויי אלימות, גזענות, הסתה או כל שיח בלתי הולם אחר מסוננים בצורה
אוטומטית ולא יפורסמו באתר.