di Lorenzo Lazzeri
Il Premio Nobel per la Chimica 2024 è stato conferito a David Baker, Demis Hassabis e John Jumper, tre scienziati che, con le loro intuizioni, hanno trasceso i limiti della biologia tradizionale, ridefinendo il modo in cui comprendiamo e manipoliamo le proteine. Le loro ricerche, seppur diverse nei percorsi, convergono in un punto fondamentale: la capacità di piegare la complessità delle strutture proteiche alla volontà umana, grazie alla combinazione di chimica, biologia e intelligenza artificiale e questa sintesi ha portato a un salto di qualità epocale nelle scienze della vita, creando una nuova disciplina che non solo comprende, ma progetta le proteine, aprendo un universo di applicazioni nei campi della medicina, della biotecnologia, della biologia sintetica e oltre.
David Baker, nato negli Stati Uniti e attualmente professore presso l’Università di Washington, a Seattle, ha trascorso la sua carriera esplorando l’intricato mondo delle proteine. Laureato ad Harvard, Baker si è sempre distinto per la sua visione che unisce la biologia molecolare e l’informatica. Il suo programma informatico Rosetta (basato su Boinc) ha cambiato la percezione di ciò che è possibile fare con le proteine, permettendo di modellarle con una precisione e versatilità senza precedenti.
Nel 2003, Baker ha progettato Top7, la prima proteina sintetica mai creata dall’uomo, pertanto, non si trattava più solo di predire strutture esistenti, ma di creare nuove proteine, modellate per rispondere a specifiche necessità. L’impatto di questa scoperta si è subito riversato in settori fondamentali come la medicina, dove le proteine progettate artificialmente vengono utilizzate per costruire nuovi farmaci e vaccini, se non per sviluppare biosensori in grado di diagnosticare malattie multiformi come il cancro nelle loro fasi più precoci.
L’approccio di Baker ha anche trovato applicazioni nella nanotecnologia, dove le sue proteine sono utilizzate come mattoni per costruire nanomateriali auto-assemblanti, aprendo nuove possibilità nel campo dei materiali avanzati. Le sue scoperte stanno inoltre trasformando la biologia sintetica, dove vengono progettati organismi viventi dotati di proteine artificiali per svolgere funzioni biologiche che non esistono in natura; di fatto questi organismi potrebbero avere applicazioni che spaziano dalla decontaminazione ambientale alla produzione sostenibile di energia.
Baker ha poi rivolto il suo sguardo anche alla virologia: durante la pandemia di Covid-19, ha contribuito alla progettazione di una proteina capace di bloccare l’ingresso del virus nelle cellule, accelerando lo sviluppo di terapie antivirali innovative per coloro che rifiutavano le vaccinazioni.
Demis Hassabis, nato a Londra nel 1976, è un altro architetto delle moderne scienze della vita. La sua formazione presso l’Università di Cambridge e l’University College London ha mescolato intelligenza artificiale e neuroscienze cognitive, spingendolo a fondare DeepMind, la celebre azienda che ha fatto della ricerca nell’intelligenza artificiale il suo campo d’azione principale. Hassabis ha guidato il team che ha creato AlphaFold2, il sistema di intelligenza artificiale capace di prevedere con estrema precisione la struttura tridimensionale delle proteine a partire dalla loro sequenza di aminoacidi.
La capacità di AlphaFold di risolvere questo problema, che aveva sfidato scienziati per decenni, ha portato a un cambiamento radicale nelle scienze biomolecolari. AlphaFold ha consentito ai biologi di risparmiare anni di sperimentazioni laboratoriali, accelerando lo sviluppo di farmaci e terapie, specialmente in contesti urgenti come la lotta contro il Covid-19, dove la comprensione delle proteine del virus ha portato a terapie più precise e rapide.
Le implicazioni delle scoperte di Hassabis non si fermano alla medicina, infatti AlphaFold2 ha aperto nuove strade nella biologia evolutiva, permettendo ai ricercatori di osservare l’evoluzione delle proteine nel tempo, con uno sguardo rivolto alla xenobiologia, un campo emergente che esplora la possibilità di forme di vita basate su chimiche alternative, potenzialmente esistenti su altri pianeti.
L’algoritmo di AlphaFold è stato applicato alla genomica, facilitando l’interpretazione di regioni del genoma umano che fino ad ora erano rimaste inesplicate. Le ricadute di queste ricerche sono di ampio respiro e offrono nuove prospettive per la comprensione delle malattie genetiche rare, portando AlphaFold a diventare uno strumento essenziale nella diagnostica avanzata.
Infine, John Jumper, nato negli Stati Uniti nel 1986 e formatosi presso l’Università di Chicago e la University of Cambridge, ha affiancato Hassabis nel cuore della progettazione di AlphaFold2, portando il sistema a livelli di accuratezza senza precedenti.
Il ruolo di Jumper come ricercatore capo presso DeepMind lo ha posto al centro di una rivoluzione che sta ridefinendo il modo in cui il mondo scientifico interagisce con la struttura delle proteine. Jumper ha portato AlphaFold2 a diventare una risorsa fondamentale per la farmacologia computazionale, permettendo di simulare con precisione l’interazione tra farmaci e proteine bersaglio. Ciò ha ridotto sensibilmente i tempi di sviluppo dei farmaci, permettendo di identificare rapidamente nuove molecole con potenziale terapeutico, aprendo le porte alla medicina di precisione, dove i farmaci vengono progettati in base alle caratteristiche proteiche specifiche dei singoli pazienti.
L’influenza di Jumper si estende anche alla biotecnologia agricola, dove AlphaFold sta rivoluzionando la progettazione di colture più resistenti agli stress climatici e alle malattie. Le proteine modificate stanno migliorando la resilienza delle colture, offrendo soluzioni sostenibili per un’agricoltura che deve affrontare le sfide del cambiamento climatico e della crescita demografica.
AlphaFold è inoltre utilizzato nella protezione ambientale, progettando proteine capaci di degradare sostanze tossiche e contribuendo così alla bonifica e alla sostenibilità degli ecosistemi.
Le scoperte di Jumper aprono un nuovo capitolo anche nella biologia evolutiva, dove la modellazione proteica viene utilizzata per tracciare il percorso evolutivo delle molecole più antiche, esplorando come la vita potrebbe essersi evoluta sotto condizioni diverse da quelle terrestri.
A questi tre innovatori, dobbiamo il grande rispetto e tributo di chi veramente guarda al futuro della nostra specie.