Nobelpreis für Chemie: Proteinforscher gewinnen Nobelpreis
David Baker, John Jumper und Demis Hassabis erhalten in diesem Jahr den Preis. Sie werden für ihre Forschungen zur Struktur von Proteinen geehrt.
Demis Hassabis und John Jumper haben den Code geknackt, an dem sich Forschende jahrzehntelang die Zähne ausgebissen haben: Sie haben herausgefunden, welche Form Proteine im dreidimensionalen Raum annehmen.
Der Nobelpreis geht an drei Forscher, deren bahnbrechende Arbeiten auf dem Gebiet der Proteinfaltung und des Proteindesigns „nicht nur unser Verständnis biologischer Prozesse revolutioniert, sondern auch neue Wege für wissenschaftliche und medizinische Durchbrüche eröffnet“ hätten, sagt das Komitee.
Proteine sind zentraler Bestandteil von Leben. Wie sie aussehen und funktionieren, erklärt die Welt auf zellulärer Ebene. Erst in ihrer dreidimensionalen Faltung können sie auch ihre Funktion als Reaktionskatalysator oder als Transporter von zellulären Stoffen oder Antikörper erfüllen. Wie die Struktur genau aussieht, dafür gibt es viele Möglichkeiten. Zu viele, schien es lange.
So erhielten der Brite Hassabis und der US-Amerikaner Jumper die eine Hälfte des Preises für ihren Entwicklung der KI-Software AlphaFold2. Im Gegensatz zu den anderen beiden Nobelpreisen würdigt dieser einen relativ jungen Durchbruch. Das Tool kam erst vor vier Jahren auf den Markt. AlphaFold ermöglicht, in kürzester Zeit die weitestgehend richtige Faltung eines Proteins vorherzusagen. Zusammen haben sie das Unternehmen DeepMind, eine Tochterfirma von Google, gegründet.
Erfolge des Proteindesigns
Die andere Hälfte geht an den Proteindesigner David Baker. Ihm gelang es 2003, ein völlig neues Protein zu schaffen, das bisher so nicht existierte. Seitdem hat sein Labor viele weitere Strukturen geschaffen.
Die Erfolge in Protein-Design haben auch in der Medizin längst reale Anwendung gefunden. Der proteinbasierte Corona-Impfstoff Skycovion beruht auf den Durchbrüchen und wurde im Herstellungsland Südkorea sowie in Großbritannien zugelassen. Noch viele weitere Designs sollen folgen – nicht nur in der Medizin. Proteine können etwa auch Kunststoffe effizient abbauen.
Der Preis kann als zweiter Preis verstanden werden dieses Jahr, der eng mit Fortschritten im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) verknüpft ist. Der Physik-Nobelpreis ging dieses Jahr an die Grundlagenforschung im Bereich KI. Ohne sie wären Vorhersagen zur Proteinfaltung wohl weiterhin kaum möglich.
„Durch neuronale Netzwerke sind die Vorhersagen schneller, einfacher und präziser geworden“, sagt Lukas Milles, Fachgruppenleiter für Proteindesign an der Ludwig-Maximilians-Universität und dem Max-Planck-Institut für Biochemie. Er selbst war zuvor Postdoc im Labor von David Baker.
Jahrzehntelange Forschung
Ein Protein versuche seine optimale Faltung zu finden. Die Möglichkeiten kann man sich wie eine Landschaft vorstellen mit Bergen und Tälern. Ziel ist es, auf den höchsten Berg zu kommen. Das hat man zunächst über Trial and Error versucht. „Die neuronalen Netzwerke geben uns eine Art Karte“, sagt Milles.
In dem Durchbruch stecke die jahrzehntelange Forschung der zahlreichen Strukturbiologen, die viele Proteinstrukturen aufgeklärt haben. Nur durch ihre Vorarbeit gäbe es auch die hochwertigen Trainingsdaten, die der KI ihre Arbeit ermöglicht.
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