Pengő Ferenc, 5300 Karcag PF 14
+36 30 223 8844
karcagtv@gmail.com
1015 Budapest, Ostrom u. 23-25.
+36 1 457 7100
info@nmhh.hu
A Karcag TV Médiaszolgáltatási tevékenységét a Médiatanács a Médiatanács támogatási program keretében támogatja.
David Baker, Demis Hassabis és John M. Jumper kapja fehérjékkel kapcsolatos kutatásaiért az idei kémiai Nobel-díjat a Svéd Királyi Tudományos Akadémia szerdai stockholmi bejelentése szerint.
A fehérjékkel kapcsolatos felfedezéseikért David Baker, Demis Hassabis és John M. Jumper kapja az idei kémiai Nobel-díjat a Svéd Királyi Tudományos Akadémia szerdai stockholmi bejelentése szerint.
Az amerikai David Baker a számítógépes fehérjetervezésért kapja a díj egyik felét, és a másik felén osztozik a két Nagy-Britanniában dolgozó tudós, a brit Demis Hassabis és az amerikai John Jumper a fehérjeszerkezetek előrejelzéséért.
- hangsúlyozta a felfedezések jelentőségét a Svéd Tudományos Akadémia közleménye.
Az idén díjazott mindkét felfedezés hatalmas lehetőségeket nyit meg - emelte ki Heiner Linke, a díjat odaítélő kémiai Nobel-bizottság elnöke.
"A fehérjék általában 20 különböző aminosavból állnak, amelyeket az élet építőköveinek nevezhetünk. 2003-ban David Bakernek sikerült ezeket az építőköveket felhasználnia egy új, semmilyen más fehérjéhez nem hasonlító fehérje megtervezéséhez. Azóta kutatócsoportja az egyik elképzelt fehérjealkotást a másik után hozta létre, köztük gyógyszerként, vakcinaként, nanoanyagként és apró érzékelőként felhasználható fehérjéket"- emelték ki az akadémia közleményében.
A második felfedezés a fehérjeszerkezetek előrejelzésével foglakozik.
- írták hozzátéve, hogy a kutatók már a hetvenes évektől dolgoztak azon, hogy a fehérjék szerkezetét aminosav-szekvenciákból megjósolhassák, de csak négy éve sikerült ez az áttörés.
A közleményben felidézték, hogy Demis Hassabis és John Jumper 2020-ban mutatta be az AlphaFold2 mesterségesintelligencia-modellt, amelynek segítségével előre tudták jelezni a kutatók által addig azonosított mintegy 200 millió fehérje közül majdnem az összesnek a szerkezetét.
A modellt azóta több mint kétmillió ember használta 190 országból. Rengeteg tudományos alkalmazás mellett a tudósok most már jobban megérthetik az antibiotikum-rezisztenciát, és képet alkothatnak a műanyagot lebontó enzimekről is.
- húzta alá az akadémia a két felfedezés jelentőségét.
A díjazottakat bejelentő szerdai sajtótájékoztatón telefonon bejelentkezett David Baker is, aki nagy megtiszteltetésnek nevezte az elismerést. Kérdésre válaszolva elmondta, hogy bár hallotta az őt esélyesként emlegető találgatásokat, meglepte a díj.
Szintén kérdésre válaszolva óriásinak nevezte a mesterséges intelligencia fejlődésének hatását a tudomány jövőjére. Elmondta, hogy Demis Hassabis és John Jumper áttörése számukra is előtérbe helyezte a mesterséges intelligencia adta lehetőségeket, és arra ösztönözte őket, hogy használják a mesterségesintelligencia-módszereket a fehérjetervezésben is.
- mondta a tudós.
A Nobel-díj honlapján közzétett interjúban Demis Hassabis, akinek munkáját már rengeteg díjjal elismerték, hihetetlenül különlegesnek nevezte a Nobel-díjat. Mint mondta, még nem is fogta fel teljesen a dolgot, de hatalmas megtiszteltetésnek tartja.
Arra a kérdésre, hogy hogyan látja az AlphaFoldhoz hasonló eszközök és a tudósok közötti kapcsolatot, Hassabis kiemelte: mindig úgy gondolta, hogy ha megfelelő módon építik fel a mesterséges intelligenciát, az alapvető eszköz lehet a tudósok számára.
Ezek a rendszerek eszközök, amelyek nagyon jók az adatok elemzésében, mintázatok és szerkezetek azonosításában. De a tudósok kellenek ahhoz, hogy feltegyék a megfelelő kérdéseket, felállítsák a megfelelő hipotéziseket, megfogalmazzák a megfelelő sejtéseket.
"Úgy gondolom, hogy a legjobb tudósok ezekkel az eszközökkel hihetetlen dolgokra lesznek képesek" - hangsúlyozta Hassabis.
John Jumper, aki több mint 70 éve a legfiatalabb kémiai Nobel-díjas, a honlapon közzétett interjúban elárulta: úgy gondolta, 10 százalék esélye van arra, hogy megkapja a Nobel-díjat, úgyhogy azt tervezte, átalussza a bejelentést, így amikor felébred, már tudni fogja, mi a helyzet. "Nem egészen működött, mert nehéz annyit aludni" - jegyezte meg a kutató.
Kiemelte: régóta dolgozik ezen a területen, és azt vallja, szükség van a számítási módszerekre a biológiai problémák megoldásához.
- tette hozzá Jumper, aki hangsúlyozta: munkájában azt szereti, hogy egyenes vonalat lehet húzni attól, amit csinálnak az emberek egészségéig.
Demis Hassabis 1976-ban született Londonban, doktori fokozatát 2009-ben a University College London képzésén szerezte, és jelenleg az általa alapított és a Google által 2014-ben felvásárolt DeepMind vezérigazgatója.
John M. Jumper 1985-ben, az egyesült államokbeli Little Rockban született, 2017-ben szerzett doktori fokozatot a Chicagói Egyetemen. Jelenleg a londoni DeepMind vezető tudományos kutatója.A díjakat december 10-én, az elismerést alapító Alfred Nobel halálának évfordulóján adják át, idén kategóriánként 11 millió svéd koronát (388 millió forintot) osztanak szét a győztesek között.
Forrás: infokarcag.hu
Make sure you enter all the required information, indicated by an asterisk (*). HTML code is not allowed.