Niet alleen de structuur van de eiwitten is belangrijk maar ook de wisselwerking met andere biomoleculen (afb: github.com/baker-laboratory)

De Nobelprijs voor natuurkunde werd dit jaar toegekend aan twee pioniers op het gebied van kunstmatige intelligentie. Die voor scheikunde gaat naar de grondleggers van ki-systemen die de vorm van eiwitten voorspellen, een belangrijk gegeven voor de werking van de ‘werkpaarden’ van het leven. John Jumper en Demis Hassabis van Google Deepmind (AlphaFold) delen de helft van de prijs, de andere helft gaat naar de Amerikaan David Baker van de universiteit van (de staat) Washington in Seattle.
De structuur van eiwitten is belangrijk voor het functioneren van deze voor het leven onmisbare biomoleculen. Voordat systemen als AlphaFold bestonden moesten onderzoekers zich verlaten op röntgenopnames van de kristalvorm (röntgendiffractie) van eiwitten en op elektronenmicroscopie, maar dat bleek nogal problematisch. Niet alle eiwit geven nette kristallen (heb ik=as begrepen) en in de natuur hebben eiwitten vaak (altijd?) beweeglijkheid nodig om goed te kunnen functioneren en wat zegt dan een kristalvorm?

Met methodes als AlphaFold zijn de mogelijkheden aanzienlijk uitgebreid. Niet dat die onfeilbaar zijn, maar omdat die de structuur vrij aardig en ook heel nauwkeurig kunnen voorspellen. Overigens worden deze hulpmiddelen niet alleen gebruikt om de structuur van bestaande eiwitten te voorspellen, maar ook die van synthetische (niet natuurlijke) eiwitten die taken zouden moeten uitvoeren waar natuurlijke eiwitten geen raad mee weten.
In wetenschappelijk kring wordt deze ontwikkeling als een ware revolutie gezien. “Het was lang een droom om de driedimensionale structuur van eiwitten te kunnen bepalen aan de hand van de aminozuurvolgorde. Al tientallen jaren, maar dat werd voor onmogelijk gehouden”, zegt Heiner Linke van het Nobelprijscomité.

David Baker

Baker begon zijn onderzoek meer dan tien jaar voor Deepmind in 2018 met AlphaFold begon. Hij ontwikkelde met collega’s informatische hulpmiddelen voor het voorspellen van eiwitstructuren op basis van natuurkundige principes. Rosetta was het resultaat. Inmiddels heeft Baker et al. een ki-versie van Rosetta: RoseTTAFold, dat net zo goed schijnt te zijn als de tweede versie van AlphaFold.

Bron: