Por Esta é a semana do ano mais aguardada pela comunidade científica global: começaram os anúncios dos vencedores do Prêmio Nobel de 2024. Realizados entre os dias 7 e 14 de outubro, este ano, todos os eventos estão sendo transmitidos ao vivo no site oficial para que o mundo possa acompanhar aos anúncios dos laureados em diversas áreas do conhecimento.
Segunda-feira, 7 de outubro, a Assembleia do Nobel do Instituto Karolinska anunciou os vencedores do Prêmio Nobel de Fisiologia ou Medicina de 2024: Victor Ambros e Gary Ruvkun. A premiação reconhece a descoberta dos microRNAs e sua função crucial na regulação pós-transcricional dos genes, uma inovação que transformou o entendimento sobre como os genes são controlados nas células. Victor Ambros biólogo molecular, estadunidense, nascido em 1953, em Hanover, New Hampshire, EUA. Atualmente, é professor na Universidade de Massachusetts Medical School. Gary Ruvkun é geneticista, estadunidense, nascido em 1952, em Berkeley, Califórnia, EUA. Atualmente, é professor na Harvard Medical School e no Massachusetts General Hospital.
Victor Ambros e Gary Ruvkun identificaram os microRNAs, uma classe de pequenas moléculas de RNA que desempenham um papel fundamental na regulação de genes, revelando um princípio inteiramente novo e essencial para a vida dos organismos multicelulares, incluindo os humanos. Hoje, sabe-se que o genoma humano codifica mais de mil microRNAs, que são fundamentais para o desenvolvimento e a função dos organismos.
A informação genética armazenada em nossos cromossomos funciona como um manual de instruções para todas as células do corpo. Embora todas as células contenham o mesmo conjunto de genes, cada tipo celular, como células musculares e neurônios, apresenta características distintas. Essas diferenças surgem por meio da regulação gênica, um processo que permite que cada célula ative apenas as instruções relevantes para sua função específica. Essa regulação precisa é fundamental para o funcionamento adequado de tecidos e órgãos, garantindo que apenas os genes necessários sejam ativados em cada tipo celular.
Na terça-feira, 8 de outubro, o Prêmio Nobel de Física de 2024 foi concedido a John J. Hopfield e a Geoffrey E. Hinton. A dupla foi reconhecida “por descobertas e invenções fundamentais que possibilitaram o aprendizado de máquina com redes neurais artificiais”, uma tecnologia que está no centro da inteligência artificial moderna. John J. Hopfield, nascido em 15 de julho de 1933, em Chicago, Illinois, EUA, é atualmente afiliado à Universidade de Princeton, em Princeton, Nova Jersey, EUA. Geoffrey E. Hinton, nascido em 6 de dezembro de 1947, em Londres, Reino Unido, é afiliado à Universidade de Toronto, no Canadá.
Os laureados de física em 2024 desenvolveram métodos inovadores que lançaram as bases para a evolução das redes neurais artificiais, utilizando ferramentas da física para melhorar o aprendizado de máquina. Suas contribuições desde a década de 1980 pavimentaram o caminho para os avanços tecnológicos que hoje impulsionam áreas como reconhecimento de imagens, desenvolvimento de novos materiais e outras aplicações de inteligência artificial.
John Hopfield é conhecido por sua criação de um tipo de rede neural chamado de rede de Hopfield, que é capaz de armazenar e reconstruir imagens e padrões a partir de informações incompletas. Esse sistema se baseia em conceitos da física, especialmente na maneira como os átomos interagem em materiais magnéticos. A rede de Hopfield funciona de forma análoga ao comportamento dos spins atômicos – cada nó na rede é tratado como um pixel que interage com outros, procurando diminuir a energia do sistema até encontrar a configuração que melhor representa a imagem ou o padrão armazenado.
Geoffrey Hinton, por sua vez, ampliou as ideias de Hopfield ao criar a Boltzmann machine, uma rede que utiliza princípios da física estatística para reconhecer elementos característicos em conjuntos de dados. A Boltzmann machine é treinada por meio de exemplos e aprende a identificar padrões em imagens ou a gerar novas versões desses padrões, uma habilidade fundamental para tarefas de reconhecimento de imagens. Hinton também foi responsável por dar continuidade ao desenvolvimento das redes neurais, contribuindo de forma decisiva para o crescimento exponencial do aprendizado de máquina nas últimas décadas.
Quando falamos de inteligência artificial hoje, referimo-nos em grande parte ao aprendizado de máquina por meio de redes neurais artificiais, que foram inspiradas na estrutura do cérebro humano. Nelas, os neurônios são representados por nós que possuem diferentes valores e influenciam uns aos outros por meio de conexões, comparáveis às sinapses biológicas. Essas conexões podem se fortalecer ou enfraquecer durante o treinamento, de forma a otimizar a capacidade da rede em reconhecer padrões. Os avanços de Hopfield e Hinton foram fundamentais para essa tecnologia. As redes que ambos desenvolveram tornaram possível que as máquinas aprendessem a identificar padrões de maneira autônoma, aproximando cada vez mais o comportamento dos computadores da capacidade humana de analisar e interpretar dados complexos.
Hoje, quarta-feira, 9 de outubro, conhecemos os vencedores do Prêmio Nobel de Química de 2024, destacando avanços que transformaram o entendimento sobre as proteínas, os componentes essenciais para a vida. O prêmio foi dividido entre o biólogo computacional estadunidense David Baker e a dupla formada pelo pesquisador e empreendedor britânico Demis Hassabis e pelo pesquisador estadunidense especializado em inteligência artificial e bioquímica John M. Jumper. Baker foi reconhecido por seu trabalho em design computacional de proteínas, enquanto Hassabis e Jumper foram premiados por suas conquistas na predição de estruturas de proteínas com a ajuda da inteligência artificial. David Baker nasceu em 1962, em Seattle, Washington, EUA, e é professor na Universidade de Washington e pesquisador do Howard Hughes Medical Institute. Demis Hassabis nasceu em 27 de julho de 1976, em Londres, Reino Unido. É cofundador e CEO do Google DeepMind, uma das principais empresas de pesquisa em IA do mundo, etem formação em neurociência e ciência da computação, com um Ph.D. em neurociência pela University College London (UCL). John M. Jumper nasceu em1985, em Little Rock, AR, EUA. Assim como a sua dupla de premiação, é pesquisador do Google DeepMind, em Londres.
As proteínas desempenham papéis fundamentais em todos os organismos vivos, atuando como catalisadores de reações químicas, hormônios, substâncias sinalizadoras, anticorpos e blocos de construção de tecidos. Elas são formadas por cadeias de aminoácidos que se dobram em complexas estruturas tridimensionais, que determinam sua função. A descoberta e compreensão dessas estruturas têm sido um dos grandes desafios da ciência nas últimas décadas.
O trabalho de David Baker focou na construção de novos tipos de proteínas, usando ferramentas computacionais para projetar moléculas que não existem na natureza. Em 2003, ele conseguiu criar uma proteína inédita, abrindo um novo campo de pesquisa em design de proteínas. Desde então, seu laboratório produziu uma série de proteínas inovadoras, que têm aplicações potenciais em medicina, como novos fármacos e vacinas, bem como em nanomateriais e sensores.
Já Demis Hassabis e John M. Jumper resolveram um antigo problema científico: como prever a estrutura tridimensional de uma proteína a partir de sua sequência de aminoácidos. Durante décadas, essa questão intrigou os pesquisadores, mas em 2020, Hassabis e Jumper revolucionaram o campo ao apresentar o modelo de inteligência artificial AlphaFold2. Essa tecnologia permitiu prever as estruturas de praticamente todas as 200 milhões de proteínas conhecidas, o que foi considerado um marco na biologia computacional e que transformou o AlphaFold2 em uma ferramenta essencial para cientistas de diversas áreas, sendo utilizado por mais de dois milhões de pesquisadores em 190 países. As previsões do AlphaFold2 têm permitido um entendimento mais profundo de processos biológicos complexos, como a resistência a antibióticos, e facilitado a criação de imagens detalhadas de enzimas capazes de degradar materiais plásticos. Além disso, o modelo oferece um potencial sem precedentes para acelerar a descoberta de novos medicamentos e tratamentos para diversas doenças.
Amanhã, quinta-feira, 10 de outubro, será anunciado o Prêmio Nobel de Literatura, na sexta-feira, 11 de outubro, o Prêmio Nobel da Paz, e na segunda-feira, 14 de outubro, o Prêmio de Ciências Econômicas em Memória de Alfred Nobel.
Desde 1901, a data de 10 de dezembro é marcada pela cerimônia de premiação aos ganhadores dos Prêmios Nobel, em homenagem ao aniversário de morte de Alfred Nobel. Cumprindo a vontade do fundador, os prêmios de Física, Química, Fisiologia ou Medicina e Literatura são entregues em Estocolmo, Suécia, enquanto o Prêmio Nobel da Paz é concedido em Oslo, Noruega. Desde 1969, um prêmio adicional é também apresentado em Estocolmo: o Prêmio do Banco Central da Suécia em Ciências Econômicas em Memória de Alfred Nobel.
Foto: A. Mahmoud/NobelPrize.org/Reprodução
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