Ein Trio von Wissenschaftlern — Demis Hassabis, Mitgründer und CEO von Google DeepMind; John Jumper, Senior Research Scientist bei Google DeepMind; und David Baker von der University of Washington — wurde mit dem Nobelpreis für Chemie 2024 für ihre bahnbrechenden Arbeiten zur Proteinvoraussage und -entwicklung ausgezeichnet.
Die Auszeichnung konzentriert sich auf AlphaFold 2, ein 2020 eingeführtes KI-System, das die 3D-Struktur von Proteinen präzise anhand ihrer Aminosäuresequenzen vorhersagt. Baker, der ein Labor leitet, das sich mit der Entwicklung neuartiger Proteine beschäftigt — einschließlich solcher für Arzneimittel, Impfstoffe, Nanomaterialien und Miniatur-Sensoren — teile diese Ehre mit seinen Kollegen.
Der Preis hebt die transformative Wirkung der künstlichen Intelligenz in den biologischen Wissenschaften hervor und fällt zeitlich zusammen mit dem Nobelpreis für Physik, der an Geoffrey Hinton von Google DeepMind und John J. Hopfield von Princeton für ihren Beitrag zu künstlichen neuronalen Netzwerken verliehen wurde.
Die Königlich Schwedische Akademie der Wissenschaften gab den Preis in Höhe von 11 Millionen Euro (etwa 1 Million USD) bekannt, von dem die Hälfte an Baker und der Rest auf Hassabis und Jumper verteilt wird.
Lösung einer 50-jährigen biologischen Herausforderung
Das Nobelkomitee betonte die bedeutende Errungenschaft von AlphaFold bei der Vorhersage der Proteinstruktur, einer Herausforderung, die seit fünf Jahrzehnten besteht. Die 3D-Form eines Proteins bestimmt seine Funktion, jedoch war es extrem komplex, vorherzusagen, wie Aminosäureketten diese Form annehmen. Trotz zahlreicher Bemühungen seit den 1970er Jahren blieben präzise Vorhersagen aufgrund der Vielzahl möglicher Konfigurationen unerreichbar.
AlphaFold nutzt KI, um nahezu experimentelle Genauigkeit bei der Vorhersage von 3D-Proteinstrukturen zu erreichen, die den Ergebnissen traditioneller experimenteller Methoden wie der Röntgenkristallographie und der Kernspinresonanzspektroskopie (NMR) mit einer Fehlerquote von etwa 1 Ångström (0,1 Nanometer) nahekommt. Dieser Fortschritt hat sich als transformatorisches Werkzeug für Biologen erwiesen.
Hassabis und Jumpers Beiträge bei DeepMind haben die strukturelle Biologie und die Arzneimittelentwicklung revolutioniert und ermöglichen Wissenschaftlern weltweit neue Möglichkeiten. „AlphaFold wurde bereits von über zwei Millionen Forschern in kritischen Bereichen wie Enzymdesign und Arzneimittelentwicklung genutzt“, erklärte Hassabis. „Ich hoffe, wir werden AlphaFold als ein Zeugnis für das Potenzial der KI betrachten, wissenschaftliche Entdeckungen zu beschleunigen.“
Globale Zugänglichkeit von AlphaFold
Die Vorhersagen von AlphaFold sind über die AlphaFold Protein Structure Database verfügbar, ein wegweisendes Open-Access-Tool, das von Forschern in 190 Ländern genutzt wird. Mit der Fähigkeit, Proteinstrukturen in Minuten vorherzusagen — zuvor ein Prozess, der Jahre dauerte — beschleunigt AlphaFold die wissenschaftliche Forschung erheblich.
Das System war entscheidend beim Umgang mit Antibiotikaresistenzen, der Entwicklung von plastikabbauenden Enzymen und beim Impfstoffdesign und zeigt seine Relevanz sowohl im Gesundheitswesen als auch in der Nachhaltigkeit.
Jumper bemerkte: „Wir fühlen uns geehrt, für die Verwirklichung des Versprechens der Computerbiologie anerkannt zu werden, um unser Verständnis von Proteinen zu vertiefen und die Bemühungen experimenteller Biologen zu unterstützen.“ Er betonte AlphaFold als Entdeckungswerkzeug, das Wissenschaftlern hilft, Krankheiten zu verstehen und neue Therapeutika schnell zu entwickeln.
Die Entstehung von AlphaFold
Die Entwicklung von AlphaFold ist Teil von DeepMinds umfassender Erforschung der künstlichen Intelligenz. Hassabis, ein Schachwunderkind, begann seine Karriere mit 17 Jahren mit der Mitentwicklung des Videospiels Theme Park. Nach dem Studium der Informatik und dem Erhalt eines Doktortitels in kognitiver Neurowissenschaften gründete er 2010 DeepMind. Das Unternehmen, bekannt für seine KI-Kompetenz, wurde 2014 für etwa 500 Millionen Dollar von Google übernommen.
Als CEO von Google DeepMind hat Hassabis Durchbrüche in der KI überwacht, einschließlich Systeme, die in Spielen wie Go beispiellose Erfolge erzielt haben. 2018 nahm das AlphaFold-Projekt am Critical Assessment of protein Structure Prediction (CASP) Wettbewerb teil und gewann, indem es verschiedene Teams übertraf. Der wirkliche Fortschritt kam 2020 mit AlphaFold 2, das anspruchsvolle Protein-Faltungsprobleme mit unerreichter Genauigkeit löste.
AlphaFold 2 steht für jahrelange Forschung in den Bereichen neuronale Netzwerke und maschinelles Lernen und etabliert DeepMind als führendes Unternehmen in diesen Bereichen. Das auf umfangreichen Datensätzen bekannter Proteinstrukturen trainierte Modell kann Vorhersagen für unencounterte Proteine verallgemeinern, eine Fähigkeit, die zuvor unvorstellbar war.
Anfang dieses Jahres stellte DeepMind zusammen mit Isomorphic Labs AlphaFold 3 vor, ein Upgrade-Modell mit einem verbesserten Evoformer-Modul und einem Diffusionsnetzwerk zur Verfeinerung vorhergesagter molekularer Strukturen.
David Bakers Rolle im Protein-Design
Während Hassabis und Jumper die Proteinvoraussage vorantrieben, konzentriert sich David Bakers Arbeit im de novo Protein-Design auf die Schaffung neuer Proteine, die in der Natur nicht existieren. Am Institute for Protein Design der University of Washington entwickelte Bakers Labor Rosetta, ein rechnergestütztes Werkzeug zur Gestaltung synthetischer Proteine.
Bakers Innovationen führten zu Proteinen, die auf die Entwicklung neuartiger Therapeutika abzielen, darunter maßgeschneiderte Enzyme und virusähnliche Partikel für Impfstoffe. Sein Team entwarf sogar Proteine, die in der Lage sind, Fentanyl nachzuweisen, um eine globale Gesundheitskrise zu bekämpfen.
Durch die Schaffung von Proteinen aus dem Nichts erweitert Bakers Forschung die Anwendungsmöglichkeiten von Proteinen und ergänzt die prädiktiven Fähigkeiten von AlphaFold durch das Design maßgeschneiderter Moleküle.
Die Zukunft der KI in der wissenschaftlichen Forschung
Der Nobelpreis feiert die tiefgreifenden Beiträge von Hassabis, Jumper und Baker und signalisiert einen breiteren Trend: KI wird in der wissenschaftlichen Forschung unverzichtbar. Der Erfolg von AlphaFold hat das erneute Interesse an seinem Potenzial zur Lösung komplexer Herausforderungen in Bereichen wie Klimawandel, Landwirtschaft und Materialwissenschaften entfacht.
Das Nobelkomitee hob die riesigen Möglichkeiten hervor, die diese Entdeckungen für Biologie und Chemie schaffen. Während Hassabis das transformative Potenzial der KI befürwortet, erkennt er die Bedeutung einer verantwortungsvollen Nutzung: „KI kann wissenschaftliche Entdeckungen wie nie zuvor beschleunigen, aber wir müssen vorsichtig damit umgehen.“
Mit der Weiterentwicklung von KI-Systemen wie AlphaFold könnte deren Fähigkeit, biologische Prozesse zu modellieren und Ergebnisse vorherzusagen, das Gesundheitswesen, die Nachhaltigkeit und mehr revolutionieren. Der Nobelpreis für Jumper und Hassabis markiert sowohl eine Anerkennung ihres enormen Einflusses als auch den Beginn einer neuen wissenschaftlichen Ära, in der KI eine entscheidende Rolle bei der Aufdeckung der Geheimnisse des Lebens spielt.
Zusammenfassend würdigt der Nobelpreis für Chemie 2024 die bahnbrechenden Beiträge von Hassabis, Jumper und Baker zur Proteinforschung. AlphaFold gilt als entscheidendes Werkzeug für Forscher, das die Entdeckung erheblich beschleunigt und die Horizonte biologischer Innovationen erweitert. Diese Fortschritte signalisieren den Beginn einer transformierenden Ära für künstliche Intelligenz in der Wissenschaft, in der noch immense Möglichkeiten auf uns warten.
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