A kémiai Nobel-díj idei nyertesei forradalmi áttörést értek el a fehérjekutatásban, amely hatalmas előrelépést jelent a tudomány világában. Perczel András Széchenyi-díjas szerkezeti kémikus kiemelte, hogy az új algoritmusok, amelyeket David Baker, Demis Hassabis és John Jumper fejlesztettek ki, minden eddiginél pontosabban képesek meghatározni a fehérjék térbeli szerkezetét. Ez az áttörés lehetővé teszi, hogy a fehérjeszerkezetek másodpercek alatt feltérképezhetők legyenek, míg korábban éveken át tartó munka eredménye volt egy-egy fehérje elemzése.

A mesterséges intelligencián alapuló módszerek, mint például a DeepMind által fejlesztett AlphaFold2, forradalmasítják a gyógyszerkutatást és a fehérjék közötti kölcsönhatások vizsgálatát. Az AlphaFold2 program már 200 millió fehérje szerkezetét tárta fel, ami hatalmas ugrást jelent a molekuláris biológia és az orvostudomány területén. A kutatók szerint ez nemcsak az elemzések gyorsaságát növeli, hanem új kutatási lehetőségeket is megnyit, amelyek korábban elérhetetlenek voltak.

A magyar kutatók, köztük az ELTE fehérjemodellező csoportja, szintén alkalmazzák ezeket a módszereket saját kutatásaikban. Az új algoritmusok segítségével célzottabb vizsgálatokat tudnak végezni, amelyek gyorsabb és hatékonyabb eredményekhez vezetnek. A díjazott fejlesztések nemcsak a fehérjekutatásban hoznak új lehetőségeket, hanem régóta fennálló orvosi és technológiai problémák megoldásához is hozzájárulhatnak.