Uniwersytet Śląski w Katowicach

prof. dr hab. ROBERT MUSIOŁ

Instytut Chemii

wyświetl publikacje

Czy chemia jeszcze istnieje?

Chemiczny Nobel przyznany informatykom za przełom w biologii

W roku 2024 Nagrodę Nobla z chemii dostali David Baker, John Jumper oraz Demis Hassabis. Gratulujemy pięknego zwieńczenia (ale nie końca) kariery. Gdyby jednak tych trzech naukowców postanowiło zatrudnić się na przeciętnym wydziale chemii w Polsce, ich kariery mogłyby zakończyć się zanim by się na dobre zaczęły. Brzmi absurdalnie, ale w obecnym systemie oceny dorobku naukowego – jest niestety całkiem realne. Ich publikacje, choć cytowane przez tysiące naukowców na całym świecie, najpewniej nie znalazłyby się w odpowiednim „koszyku specjalizacji”. Punktów – niewiele. Dyscyplina – nie do końca zgodna. A do tego brak uzasadnionego profilu działalności naukowej w ramach strategii rozwoju wydziału. Kolesie robią wrażenie bardziej  zainteresowanych grami komputerowymi! Gdyby zaczynali swoją karierę naukową pewnie nie dostaliby się nawet do szkoły doktorskiej.  W naszej rzeczywistości to nie odkrycia, tylko punkty decydują o tym, czy jesteś „dobrym naukowcem”. A punkty zdobywa się nie za przekraczanie granic wiedzy, ale za dopasowanie się do rubryki. A jeśli rubryki niosą wyraźne znamiona manipulacji… dopowiedzcie sobie sami gdzie jesteśmy. Gdyby więc któryś z noblistów próbował aplikować o etat, awans albo grant mógłby usłyszeć pytanie: „Ale proszę mi powiedzieć gdzie tam właściwie jest chemia?*” I pewnie odpadłby w przedbiegach. Mówię to z pełną świadomością i doświadczeniem osoby, która od lat funkcjonuje w tym systemie  i codziennie widzi, jak bardzo system ten nie pasuje on do rzeczywistości nowoczesnej nauki.

Bądźmy jednak sprawiedliwi – nauka, jak każda inna dziedzina życia, musi podlegać pewnemu nadzorowi i zarządzaniu. W końcu chodzi o publiczne środki, a społeczeństwo ma prawo oczekiwać, że są wydawane rozsądnie. Nic dziwnego, że pojawiają się systemy, klasyfikacje, punkty, rankingi… Problem pojawia się wtedy, gdy próbujemy zarządzać nauką tak, jakby była linią produkcyjną – jednym systemem dla wszystkich przypadków. Nie każda mechanizacja sprawdza się przy pakowaniu pomidorów, a tym bardziej nie każda nadaje się do oceniania pracy badawczej, która z definicji wymyka się sztywnym ramom. To pierwsze rozumiemy natychmiast, patrząc na rozpaćkane warzywa w plastikowej tackach. To drugie jednak  – że coś wartościowego może nie pasować do systemu – trudno przyjąć, gdy punkty, sloty i liczby pięknie zapełniają tabelki. A przecież każdy urzędnik boi się nie tego że ktoś kiedyś zapyta go czy rozdał środki, tylko „dlaczego tak głupio”.

Dobrze, teraz możemy ponownie zapytać gdzie w tym wszystkim jest miejsce dla chemii? Bo oczywiście ubiegłoroczna Nagroda Nobla z chemii ma głęboki sens. I nie chodzi wcale o to, że AI jest modne, a białka ważne. Chodzi o to, że cała ta historia mówi nam coś fundamentalnego o tym, czym dzisiaj jest chemia – i czym musi być, jeśli ma dalej odpowiadać na realne wyzwania świata. Projektowanie białek to przecież czysta chemia – tyle że zanim będziesz pracowicie syntetyzować cząsteczkę w kolbie, projektujesz ją w komputerze. A przewidywanie ich struktury za pomocą AI? To nic innego jak rozwinięcie chemii strukturalnej – tej samej, która kiedyś opierała się na krystalografii i modelach fizycznych a dziś wychodzi poza nie. Dziś robimy to szybciej, precyzyjniej, z pomocą narzędzi, których kiedyś nie mieliśmy. I właśnie to cel i podejście molekularne, a nie forma, sprawia, że nadal jesteśmy w sercu chemii. Ta nagroda nie została przyznana mimo tego, że badania był międzydziedzinowe – ale właśnie dlatego. Uhonorowano nie tylko twórców konkretnego narzędzia (AlphaFold) czy metody (projektowanie białek), ale pewien sposób myślenia: odważny, przekraczający granice, szukający odpowiedzi tam, gdzie wcześniej nikt nie szukał. Tylko żeby to dobrze zrozumieć trzeba umieć wyjść z wygodnych lecz ciasnych ram, które sami sobie narzucamy. A z tym mamy w Polsce poważny problem.

Wciąż funkcjonujemy w systemie, w którym lepiej się opłaca robić bezpieczne, przewidywalne badania, niż zaryzykować coś naprawdę nowego. W którym granty rozdziela się według dyscyplin przypisanych z urzędu, nie według istoty problemu. W którym młody naukowiec często musi wybierać: czy robić coś ciekawego, czy coś, co „punktuje”. I to nie są odosobnione przypadki – to codzienność wielu świetnych ludzi, których system powoli wypycha z nauki. To jest też problem braku środków, również na to żeby część z nich „zmarnować” na nieudane, ryzykowne projekty.

Co gorsza, ten sposób myślenia zaczyna się dużo wcześniej. Na poziomie szkoły uczymy chemii, biologii i informatyki jak trzech osobnych światów. Nauczyciele rzadko mają przestrzeń, by pokazać, że one mogą się przenikać. A jak już wpadniemy na pomysł, że da się tego uczyć holistycznie to nazywamy to przyrodą i proces zniechęcania zaczynamy od początku. Uczeń, który interesuje się AI i białkami, jest często zbyt „biologiczny” na informatykę i zbyt „cyfrowy” na chemię. A potem się zniechęca i idzie na studia na psychologię, aby zrozumieć co z nim „nie tak”. Jeśli nie zaczniemy uczyć interdyscyplinarnego, opartego na naukach ścisłych myślenia, nie zmienimy zasad oceniania pracy naukowej i nie damy młodym ludziom przestrzeni do ryzyka – to nie tylko nie doczekamy się Nobla. My po prostu pozostaniemy w technologicznym średniowieczu.

*Dokładnie takie samo pytanie „Ale gdzie tu jest chemia?”, autor niniejszego tekstu i jego doktorantka również mieli okazję usłyszeć podczas prezentacji swoich badań – co, jak się okazuje, stawia ich w dość szacownym gronie. Czyżby, każdy Nobel zaczynał się od niezrozumienia? Pomarzyć dobra rzecz 😉

Czym właściwie jest AlphaFold i dlaczego to takie ważne?

AlphaFold to algorytm sztucznej inteligencji stworzony przez zespół DeepMind, który w 2020 roku rozwiązał problem, nad którym naukowcy głowili się przez dekady: przewidywanie trójwymiarowej struktury białka na podstawie jego sekwencji aminokwasowej. Brzmi strasznie technicznie? Spróbujmy tak: jeśli białko to naszyjnik z koralików (aminokwasów), to AlphaFold potrafi przewidzieć, jak ten naszyjnik się zwinie w przestrzeni – i to z dokładnością niemal dorównującą doświadczeniom laboratoryjnym. A kształt białka nie jest błahostką – to od niego zależy, czy zwiąże lek, uruchomi reakcję chemiczną, czy wywoła chorobę. Do tej pory przewidywanie struktury białek było jak rozwiązywanie kostki Rubika po ciemku – powolne, kosztowne, pełne prób i błędów. AlphaFold zmienił to diametralnie: w kilka minut może podać strukturę białka, nad którą eksperymentalne laboratoria pracowałyby miesiącami. Odkryciem na miarę Nobla było… odwrócenie całego procesu. Skoro można przewidzieć jak białko będzie wyglądać znając jego strukturę to można również zaprojektować je od początku celując w konkretne właściwości. Proces zapożycza sporo z komputerowego odszumiania zdjęć. Stosunkowo proste choć czasochłonne obliczenia potrafią usunąć brzydkie ziarno ze zdjęć wykonanych w kiepskim świetle. Podobnie można poprawić ułożenie fragmentów budulcowych wokół ważnego celu aby otrzymać białko reagujące z tym celem. Przykładowo biologiczno-chemiczny bloker wirusa grypy albo SARS-Cov2, albo białko które ma wytrzymałość lepszą niż kevlar. A wszystko to podczas sesji ze sztuczną inteligencją, zamiast długich miesięcy w laboratorium.

Na pociechę dla wszystkich, których przeraża wizja tak potężnej sztucznej inteligencji warto przypomnieć historię tego, jak grupa doświadczonych… graczy, zapaleńców i nerdów niekoniecznie posiadających głęboką wiedzę w zakresie biologii molekularnej odkryła strukturę białka występującego w małpim wirusie Masona-Pfizera. Jest to wirus z tak zwanej grupy retrowirusów upośledzonej odporności bardzo podobny do ludzkiego wirusa HIV. Gra online Foldit umożliwiała graczom dowolne dopasowywanie fragmentów białka tak aby uzyskać najniższą energię a więc największe prawdopodobieństwo że jest to właściwy układ. Taki Tetris przy pomocy atomów. W tym miejscu ludzka chęć do zabawy, nauki i ciekawość każąca sprawdzić: „a co by było gdyby?” sprawdziła się lepiej niż wysiłki wielu naukowców posługujących się bardziej tradycyjnymi metodami obliczeń. Czy trzeba dodawać że jednym z twórców Foldit jest prof. David Baker?