Secondo l’Accademia Reale Svedese delle Scienze, Demis Hassabis e John Jumper di Google DeepMind hanno vinto il Premio Nobel per la Chimica 2024 per il loro rivoluzionario lavoro sulla previsione della struttura delle proteine tramite l’intelligenza artificiale, condividendo l’onore con David Baker per i suoi progressi nella progettazione computazionale delle proteine.

Il Premio Nobel per la Chimica 2024 è stato assegnato a tre scienziati per i loro lavori innovativi nella ricerca sulle proteine. Metà del premio, del valore di 11 milioni di corone svedesi (circa 1,06 milioni di dollari), è stata conferita congiuntamente a Demis Hassabis e John Jumper di Google DeepMind per il loro lavoro sulla previsione della struttura delle proteine. L’altra metà è andata a David Baker dell’Università di Washington per i suoi progressi nella progettazione computazionale delle proteine. Questo riconoscimento evidenzia l’importanza crescente dell’intelligenza artificiale e dei metodi computazionali nella risoluzione di complessi problemi scientifici, in particolare nel campo della biochimica.

Biografia di Demis Hassabis

Ex prodigio degli scacchi, Demis Hassabis, 48 anni, ha fondato DeepMind, poi acquisita da Google. Il suo percorso nell’intelligenza artificiale è culminato nel conferimento del titolo di cavaliere all’inizio del 2024 per i suoi servizi all’IA nel Regno Unito. Come CEO di Google DeepMind, Hassabis guida un team che combina competenze diverse provenienti dal machine learning, ingegneria, fisica, biologia e filosofia per creare un ambiente propizio alla ricerca all’avanguardia.

Risultati di AlphaFold2

AlphaFold2, il modello di intelligenza artificiale sviluppato da Hassabis e Jumper, ha rivoluzionato la previsione della struttura delle proteine, risolvendo una sfida biologica che durava da 50 anni. Il sistema può prevedere con precisione la struttura tridimensionale delle proteine a partire dalla loro sequenza di amminoacidi, un risultato con ampie implicazioni per la ricerca scientifica. Dalla sua uscita, AlphaFold2 ha:

  • Predetto la struttura di quasi tutte le 200 milioni di proteine conosciute;
  • È stato utilizzato da oltre 2 milioni di ricercatori provenienti da 190 paesi;
  • Ha permesso una migliore comprensione dei processi biologici e delle malattie;
  • Accelerato i processi di scoperta e sviluppo di farmaci;
  • Aperto nuove possibilità in campi come la scienza dei materiali e la ricerca ambientale.

Questa scoperta è stata salutata come un importante progresso nella biologia computazionale, con il potenziale di trasformare molte aree della ricerca scientifica e delle applicazioni pratiche.

Impatto sulla ricerca scientifica

Il riconoscimento del Premio Nobel per la previsione della struttura delle proteine guidata dall’IA ha importanti implicazioni per la ricerca scientifica. La capacità di AlphaFold2 di modellare accuratamente le strutture proteiche ha accelerato la ricerca in vari settori, compresa la resistenza agli antibiotici e la decomposizione della plastica. Questa scoperta consente agli scienziati di comprendere meglio i processi biologici complessi e di progettare nuove proteine con funzioni specifiche. L’adozione diffusa di AlphaFold2 da parte dei ricercatori di tutto il mondo dimostra il suo impatto trasformativo sulla comunità scientifica. Inoltre, il successo di questo approccio basato sull’intelligenza artificiale evidenzia il potenziale del machine learning per risolvere sfide di lunga data in altre discipline scientifiche, aprendo la strada a ulteriori innovazioni nell’intersezione tra intelligenza artificiale e ricerca fondamentale.