Le prix Nobel de chimie 2024 a été décerné à trois scientifiques qui travaillent dans deux domaines étroitement liés de la science des protéines.
David Boulangerprofesseur de biochimie à l’Université de Washington, a reçu la moitié du prix de 11 millions de couronnes suédoises (1,06 million de dollars) pour ses travaux sur la conception informatique de protéines – un outil qui permet aux chercheurs de concevoir et de créer des structures protéiques complètement nouvelles avec des propriétés incomparables. dans la nature.
La seconde moitié du prix a été partagée entre Demis Hassabis et John Jumperrespectivement PDG et directeur de Google DeepMind, pour leurs travaux sur la prédiction de la structure des protéines. Le Programme AlphaFold2 basé sur l’IApublié en 2021, peut prédire la structure tridimensionnelle de n’importe quelle protéine à partir de la séquence d’acides aminés codée dans l’ADN, révolutionnant ainsi notre compréhension de la façon dont les protéines et les molécules des systèmes vivants interagissent les unes avec les autres.
« Les protéines sont les molécules qui permettent la vie » Heiner Linkeprésident du Comité Nobel de chimie, a déclaré lors de la cérémonie d’annonce en Suède ce matin (9 octobre).
Une protéine possède des dizaines de milliers d’atomes individuels, et sa fonction spécifique est déterminée par les positions précises de ces atomes, avec des liens et des replis entre les différentes parties de la molécule créant une forme 3D unique. « Pour comprendre le fonctionnement de la vie, nous devons d’abord comprendre la forme des protéines », a déclaré Linke.
Les molécules de protéines sont formées de nombreuses unités individuelles appelées acides aminés, qui sont codées par trois séquences d’ADN « lettres ». Il devrait donc être possible de prédire la structure 3D d’une protéine particulière à partir de cette séquence d’acides aminés. Mais ce problème frustre les scientifiques depuis des décennies, car il existe de nombreuses façons possibles de replier les protéines.
En 2020, Hassabis et Jumper ont finalement déchiffré ce code en développant un programme appelé AlphaFold2, qui a augmenté la précision des prédictions de structure de 40 % à 90 %. Le programme d’IA a été formé sur une base de données de séquences et de structures protéiques et recherche des corrélations entre les positions des acides aminés à travers des milliers d’exemples. Le système affine ensuite ces résultats de manière itérative jusqu’à obtenir une seule structure 3D prédite.
Au cours des années qui ont suivi sa publication, cet outil a considérablement amélioré notre compréhension de milliers de processus médiés par les protéines, y compris la résistance aux antibiotiques, et il est désormais possible d’exploiter ces bases de données à la recherche de protéines aux fonctions jusqu’alors inconnues, telles que les enzymes dégradant le plastique.
La conception des protéines aborde ce même problème dans la direction opposée, permettant aux chercheurs de visualiser la structure protéique 3D idéale pour une fonction particulière et de travailler à rebours pour calculer la séquence d’acides aminés nécessaire à sa synthèse. En 2003, Baker a développé un programme informatique appelé Rosette qui combine des fragments d’acides aminés plus courts provenant d’une base de données existante, en peaufinant et en optimisant successivement la séquence pour qu’elle corresponde à la forme 3D requise.
« David Baker a ouvert un monde complètement nouveau de structures protéiques », a déclaré Johan Åqvist, membre du Comité Nobel de chimie, lors de l’annonce. « C’est seulement votre imagination qui fixe les limites de ce que vous pouvez faire ici. » Rosetta a depuis contribué à concevoir des centaines de nouvelles protéines avec diverses applications, allant de l’inhibition de la protéine Spike COVID à l’action en tant que capteurs biologiques des opioïdes dans l’environnement.
S’adressant au secrétaire général de l’Académie royale suédoise des sciences, Hans Ellegren, après l’annonce du prix, Baker a déclaré qu’il se sentait « très excité et très honoré » et qu’il avait été « très profondément inspiré par d’autres personnes dans le domaine et par les personnes avec lesquelles j’ai travaillé ».
