Întîmplarea face că toate cele trei premii Nobel pentru știință de anul acesta au o legătură cu cercetarea din biologie. Dezvoltarea rețelelor neurale (neural networks) pe care se bazează unele tipuri de Inteligență Artificială, pentru care s-a acordat premiul în fizică, a fost inspirată de descoperiri din neurobiologie. Aceleași rețele neurale sînt și baza cercetării care a dus la o parte din premiul pentru chimie, acordat dezvoltării programului AlphaFold ce permite predicția structurii tridimensionale a proteinelor din organismele vii. În fine, premiul pentru medicină a fost dat pentru descoperirea microARN-urilor care, spre deosebire de ARN-ul mesager, nu codifică o proteină, ci au alte roluri în cadrul unei celule, nu mai puțin importante, cum ar fi schimbarea activității genelor.
Premiul pentru chimie reunește componenta tehnologică premiată în fizică cu o problemă curentă din biologie: determinarea structurii tridimensionale a proteinelor din organismele vii. Premiul s-a dat pentru, pe de o parte, sintetizarea artificială a unor noi proteine și, pe de alta, pentru prezicerea structurilor tridimensionale ale proteinelor cunoscute. Cel din urmă avans a constat în dezvoltarea programului AlphaFold de către doi cercetători de la Google DeepMind.
Celulele debordează de molecule. Simulările unor celule care țin cont de moleculele descoperite pînă acum arată ca un fel de bazar în care nu e loc să arunci un ac. O mare parte din speciile chimice dintr-o celulă sînt proteinele, care pot fi de foarte multe tipuri, de la enzimele implicate în reacții metabolice pînă la proteinele precum hemoglobina din celulele roșii din sînge care transportă oxigen. Pe lîngă proteinele bine cunoscute precum insulina, colagenul sau anticorpii, celulele umane conțin alte sute de mii de soiuri de proteine.
Din milioanele de molecule care se găsesc într-o celulă, cum își găsesc proteinele „partenerii” cu care trebuie să interacționeze? Cum își găsește o enzimă ținta pe care trebuie să o modifice pentru a schimba, de exemplu, metabolismul unei celule? Un aspect important este structura sau conformația tridimensională a unei proteine în spațiu.
Deslușirea structurii proteinelor ține mai ales de domeniul biologiei structurale (structural biology), care se folosește de diferite tehnologii pentru a surprinde aspectul proteinelor în 3D. Proteinele, care sînt formate din lanțuri de aminoacizi, se pliază și își aranjează moleculele în diferite structuri sau conformații. Structura unei proteine, care îi permite să aibă anumite roluri, nu poate fi imediat prezisă doar știind care sînt aminoacizii din care e compusă. Numărul posibil de conformații în care s-ar putea aranja un anumit lanț de aminoacizi e enorm, iar în plus structura unei proteine se poate schimba în funcție de mediul în care se află și de moleculele cu care interacționează. Pentru a desluși structura proteinelor, chiar și doar sub forma unei „capturi de moment” (snapshot), cercetătorii folosesc trei metode de bază ale biologiei structurale: spectroscopia de rezonanță magnetică nucleară, cristalografia cu raze X și crio-microscopia electronică.
Proteinele a căror structură a fost deja stabilită prin aceste metode sînt folosite de AlphaFold pentru a prezice conformația unor proteine care fie nu au fost supuse pînă acum analizei, fie au fost supuse fără succes metodelor clasice ale biologiei structurale amintite mai sus. Utilizînd AlphaFold, au fost deja prezise structurile a în jur de 200 de milioane de proteine din diferite specii, de la bacterii și plante pînă la oameni.
Cum arată o astfel de structură prezisă de AlphaFold? Reprezentările grafice ale proteinelor se folosesc cel mai adesea de modelul „cu panglici” (ribbon diagrams) care sînt o convenție (nu singura, de altfel) de a reprezenta diferite configurații din cadrul structurii tridimensionale a unei proteine. Acest mod de a reda structura unei proteine a fost inventat de cercetătoarea americană Jane Richardson în anii 1970. Richardson a început să deseneze structurile mai multor proteine pînă cînd a găsit un mod de a le ilustra fără a reda fiecare atom în parte, ci distilînd complexitatea la cîteva structuri-cheie de ansamblu.
Structurile proteinelor prezise de AlphaFold au început să fie folosite, printre altele, pentru a dezvolta noi medicamente care „țintesc” o anumită proteină pentru a ameliora simptomele unei boli. De pildă, între unele proteine funcționează un principiu de „lock and key”, ce presupune că proteinele respective au structuri complementare care se pot reuni precum o cheie cu broasca potrivită. Știind structura unei proteine vizate, pot fi testați noi compuși chimici care sînt complementari cu aceasta.
Totuși, nu toate proteinele din organismele vii au structuri tridimensionale bine definite. Unele proteine sînt „intrinsec dezordonate”, adică nu au o structură fixă, ci au caracter dinamic, care le permite să se asocieze cu multe tipuri de proteine și cu alte molecule precum ADN-ul și ARN-ul. O astfel de proteină e și tau, care în diferite tipuri de demență, inclusiv în boala Alzheimer, se găsește sub o formă patologică, ce îi permite să formeze niște structuri agregate asemănătoare unor filamente.
Cel care a dat numele proteinelor a fost chimistul suedez Jöns Jakob Berzelius (1779-1848), plecînd de la grecescul proteios, pentru a sugera că aceste molecule sînt „primele”, cu sensul de cele mai importante dintr-un organism. Așezate de atunci pe un piedestal, deși trebuie să își împartă gloria cu alte molecule precum ADN-ul și ARN-ul, pentru unii cercetători, și mai ales în studiul multor boli, proteinele au rămas, chiar dacă nu pur și simplu „primele”, măcar primae inter pares.
Laura-Yvonne Gherghina este doctorandă la Departamentul de Fiziologie, Dezvoltare și Neuroștiințe al Universității din Cambridge.