„Nagroda Nobla z chemii – uwagi na temat historii badań i znaczenia wyróżnionych osiągnięć”
Andrzej Koliński
(Wydział Chemii,Uniwersytet Warszawski)
Wykład odbędzie się w czwartek
Tegoroczną Nagrodę Nobla z chemii (rok 2024) przyznano trzem badaczom: Davidowi Bakerowi z Uniwersytetu Waszyngtona w Seattle w USA za „komputerowe projektowanie białek” (1/2 nagrody) oraz dwóm badaczom z prywatnej firmy Google DeepMind z Londynu Demisowi Hassabisowi i Johnowi Jumperowi za „przewidywanie struktur białek”. Ciekawe, że żaden z laureatów nie jest chemikiem, aczkolwiek ich osiągnięcie mają olbrzymie znaczenie również dla wielu działów chemii. Profesor David Baker jest biologiem, doktor John Jumper, który urodził się i studiował w USA, jest informatykiem a doktor Demis Hassabis, założyciel DeepMind i dyrektor Google DeepMind, jest z wykształcenia Fizykiem i Matematykiem angielskim.
Białka to chyba najbardziej skomplikowane molekuły spośród wielu stanowiących budulec organizmów żywych. Liniowe łańcuchy białek zawierają z pozoru przypadkowe sekwencje aminokwasów, o długości od parudziesięciu do kilkuset reszt aminokwasowych. Zwykle to 20 rodzajów aminokwasów o różnych grupach bocznych. W odpowiednich warunkach większość łańcuchów białkowych w żywych organizmach przyjmuje ściśle zdefiniowaną strukturę przestrzenną. Takie „zwinięte” białka kontrolują różnorodne procesy chemiczne i fizyczne, konieczne dla funkcjonowania organizmu. W miarę rozwoju metod doświadczalnych wyznaczanie sekwencji aminokwasowej białek stało się zadaniem stosunkowo prostym i na ogół zautomatyzowanym. W publicznie dostępnych bazach danych zgromadzono już ponad 250 milionów sekwencji białkowych i liczba ta rośnie wykładniczo. Dla zrozumienia funkcji białek, co jest niezwykle ważne dla wielu działów nauki i przemysłu, konieczne jest poznanie ich struktury przestrzennej. W odróżnieniu od sekwencjonowania białek doświadczalne wyznaczanie struktury za pomocą krystalografii rentgenowskiej, magnetycznego rezonansu jądrowego, kriomikroskopii elektronowej, i innych metod jest zwykle pracochłonne i bardzo kosztowne. Do dziś w bazie PDB umieszczono około 200 tysięcy wyznaczonych doświadczalnie struktur monomerycznych białek i ich kompleksów.
Dysproporcja pomiędzy liczbą znanych sekwencji a liczbą wyznaczonych doświadczalnie struktur stale rośnie. Dlatego od parudziesięciu lat jednym z najważniejszych wyzwań badawczych z pogranicza biologii, chemii, fizyki obliczeniowej i matematyki było teoretyczne przewidywanie struktury przestrzennej białek i ich kompleksów. Największą rolę odegrały różnorodne metody łączące analizę statystyczną dostępnych danych strukturalnych i symulacje wieloskalowe. Dawid Baker jest jednym z liderów takich badań. Obecnie wykorzystuje on rozwijane w jego grupie badawczej metody modelownia do projektowania nowych (nie występujących w przyrodzie) białek, mogących mieć duże znaczenie między innymi dla farmakologii i inżynierii biomateriałów.
W ostatnich paru latach nastąpił spektakularny przełom w przewidywaniu struktury białek. Jego autorami byli tegoroczni nobliści, doktorzy John Jumper i Demis Hassabis z firmy Google DeepMind. Wykorzystali oni metody sztucznej inteligencji do analizy olbrzymiego spektrum korelacji geometrycznych możliwych do wyłowienia ze zbioru znanych struktur. Wbrew pozorom natura jest bardzo oszczędna w „tworzeniu” nowych biomolekuł i szereg regularności sekwencyjnych i strukturalnych jest charakterystycznych dla określonych rodzajów biomakromolekuł. Ogromna większość losowych kopolimerów aminokwasowych nie wykazuje charakterystycznych cech białek naturalnych. W szczególności dotyczy to zdolności do tworzenia ściśle zdefiniowanych struktur przestrzennych. Białka są wyjątkowymi oligomerami, starannie „wyedytowanymi” w procesie ewolucji. Opracowany przez laureatów program AlphaFold bazuje na intensywnym uczeniu maszynowym i odpowiednim schemacie budowania struktury przestrzennej białka o zadanej sekwencji aminokwasów. Kolejne wersje programu pozwoliły na wymodelowanie struktur większości białek z baz danych sekwencyjnych. Znaczna część tych przewidzianych teoretycznie struktur charakteryzuje się dokładnością osiągalną wcześniej tylko w niektórych badaniach doświadczalnych. Skutki tego spektakularnego osiągnięcia są trudne do przecenienia. Dotyczą one wielu działów biochemii, medycyny i biotechnologii, ale mogą mieć także pośredni wpływ na inne działy nauk ścisłych i technologii.
Profesor Andrzej Koliński jest absolwentem Wydziału Chemii Uniwersytetu Warszawskiego, gdzie kieruje Pracownią Teorii Biopolimerów od początku jej istnienia. Andrzej Koliński od czasu studiów doktoranckich zajmował się modelowaniem molekularnym dużych układów cząsteczkowych, wcześniej polimerów syntetycznych, a później biopolimerów, w szczególności białek i ich kompleksów. Koliński i jego współpracownicy opracowali szereg nowatorskich metod symulacji biomolekuł. Wiele z tych metod dostępnych jest na stronie Pracowni w formie serwisów internetowych (https://biocomp.chem.uw.edu.pl/). Umożliwiają one symulacje procesów zwijania struktur białkowych, badanie zmian konformacyjnych białek globularnych i błonowych, dokowanie peptydów do białek receptorowych i wspomaganie szeregu innych zadań badawczych biologii strukturalnej. Najważniejsze algorytmy mogą być pobrane przez użytkowników w formie oprogramowania autonomicznego do bardziej intensywnego wykorzystania. Serwisy te i ich wersje autonomiczne stosowne są przez tysiące badaczy. Prace badawcze Andrzeja Kolińskiego opisane są w szeregu publikacji naukowych (na przykład: „Simulations of the Folding of a Globular Protein”, Science 250:1121-1125, 1990, “Coarse-grained protein models and their applications”, Chemical Reviews 116(14):7898–7936, 2016, czy “Integrative modeling of diverse protein-peptide systems using CABS-dock”, PLOS Comput. Biol. 19(7):1-21, 2023).
Nie przerywając swojej afiliacji z UW profesor Koliński pracował w szeregu ośrodków naukowych USA, łącznie przez kilkanaście lat. Kolejno były to: Department of Chemistry, Washington University, Saint Louis, Missouri, Department of Molecular Biology, The Scripps Research Institute, La Jolla, California, Donald Danforth Plant Science Center, Saint Louis, Missouri, Center of Excellence in Bioinformatics, State University of New York at Buffalo, Buffalo, New York, oraz przez krótki okres Center for Bioinformatics and Biological Statistics, Iowa State University, Ames, Iowa.
Za swoje badania naukowe Andrzej Koliński był kilkakrotnie nagradzany, między innymi Międzynarodową Nagrodą Stypendialną Instytutu Medycznego Howarda Hughes’a, Medalem Jana Zawidzkiego Polskiego Towarzystwa Chemicznego, Nagrodą Fundacji na rzecz Nauki Polskiej w obszarze nauk przyrodniczych i medycznych, a także Złotym Krzyżem Zasługi RP.