Nobelprijs voor de scheikunde gaat naar het ontwerpen en voorspellen van eiwitten

STOCKHOLM, OKTOBER 2024 - De Nobelprijs voor de scheikunde gaat dit jaar naar drie onderzoekers die laten zien hoe je eiwitten kunt ontwerpen en voorspellen. De Koninklijke Zweedse Academie van Wetenschappen maakte op 9 oktober bekend dat de ene helft van de prijs gaat naar David Baker van de University of Washington in Seattle, voor het ontwerpen van eiwitten met de computer. De andere helft gaat gezamenlijk naar Demis Hassabis en John Jumper van Google DeepMind in Londen, voor het voorspellen van de vorm van eiwitten. De prijs bedraagt 11 miljoen Zweedse kronen.

Waar het om gaat: eiwitten

Eiwitten zijn de werkpaarden van elke cel. Ze verteren voedsel, vervoeren stoffen en bestrijden infecties. Een eiwit is een keten van bouwstenen, aminozuren genoemd, waarvan er twintig soorten bestaan. De keten zit niet als een los touwtje in de cel. Ze vouwt zich op tot een driedimensionale vorm, en die vorm bepaalt wat het eiwit doet.

Het DNA bevat het recept voor de volgorde van die bouwstenen. De vorm die daaruit volgt, kon tot voor kort niemand betrouwbaar uitrekenen. Onderzoekers probeerden dat al sinds de jaren zeventig. Meten kan wel, maar dat kost veel tijd en geld. In zestig jaar bepaalden onderzoekers zo de vorm van zo'n 170.000 eiwitten, terwijl er meer dan 200 miljoen eiwitten bekend zijn.

Hassabis en Jumper: de vorm voorspellen

Hun programma AlphaFold leert van de gemeten vormen. DeepMind trainde het op ruim 170.000 bekende eiwitstructuren. De eerste versie van 2018 keek naar eiwitten van verwante soorten. Veranderen twee plekken in de keten steeds samen, dan liggen ze waarschijnlijk dicht bij elkaar in de vorm. Daaruit schatte het programma afstanden tussen bouwstenen. De tweede versie van 2020 is één groot AI-netwerk. Dat verfijnt telkens zijn beeld van welke bouwstenen bij elkaar horen, bouwt dan een driedimensionale vorm op en past die ten slotte nog een beetje aan.

In november 2020 won AlphaFold2 de wedstrijd CASP, waarin onderzoekers voorspellen hoe eiwitten eruitzien en die daarna met metingen worden vergeleken. De typische score was 92,4 van 100, vergelijkbaar met meetmethoden in een laboratorium. De Academie zegt dat het programma de vorm van vrijwel alle ongeveer 200 miljoen bekende eiwitten heeft voorspeld. Meer dan twee miljoen mensen in 190 landen hebben het gebruikt, bijvoorbeeld om te begrijpen hoe bacteriën resistent worden tegen antibiotica en hoe enzymen plastic kunnen afbreken.

Baker: nieuwe eiwitten ontwerpen

Baker draaide het probleem om. In 2003 ontwierp zijn groep een eiwit met een nieuwe vorm dat niet in de natuur voorkomt: Top7. Je begint dan bij de vorm die je wilt en zoekt de volgorde van bouwstenen die erbij hoort. Sindsdien ontwierp zijn groep veel eiwitten. Die kunnen dienen als medicijn, vaccin, nieuw materiaal of piepkleine sensor. Zijn groep bouwde later zelf ook een AI-programma voor het voorspellen van eiwitten, RoseTTAFold.

Teruggeblikt vanuit 2026

De dag ervoor ging de Nobelprijs voor de natuurkunde al naar het werk achter AI, en nu is er ook een voor een toepassing ervan. De prijs liet zien dat AI als wetenschappelijk hulpmiddel serieus meetelt: een computer voorspelde iets wat generaties onderzoekers niet lukte.

Het werk loopt door. In oktober 2026 meldde het lab van Baker een nieuw resultaat: met AI ontworpen enzymen die andere eiwitten op een vooraf gekozen plek doorknippen, waaronder het eiwit dat klontert bij alzheimer. Een deel van die enzymen werkt ook in levende cellen. Eiwitten voorspellen en ontwerpen met AI is dus geen eenmalige prestatie meer, maar een gereedschap voor onderzoek.