Medicina: Victor Ambros (Hanover, Usa) e Gary Ruvkun (Berkeley, Usa)

I microRNA sono piccole molecole che regolano i geni in tutti gli organismi pluricellulari esistenti sulla Terra, compresi noi esseri umani che abbiamo più di 1000 geni per le diverse centinaia di microRNA. Ambros e Ruvkun con le loro ricerche hanno chiarito come funziona nel dettaglio questo meccanismo biologico fondamentale. Il risultato è importante anche in ambito medico: una anomalia nella regolazione da parte dei microRNA può favorire l’insorgere di tumori, mentre una eventuale mutazione dello stesso microRNA può dare origine a patologie per occhi, orecchie e scheletro.

Fisica: John J. Hopfield (Chicago, Usa) e Geoffrey E. Hinton (Londra, Regno Unito)

Come fanno i sistemi di Intelligenza Artificiale ad apprendere da soli? Risposta: grazie alle ricerche dei due scienziati premiati con il Nobel per la fisica 2024. Negli anni Ottanta del secolo scorso, infatti, esistevano già le cosiddette reti neurali artificiali, architetture per computer che simulano il comportamento del cervello umano: i nodi di queste reti si scambiano messaggi, influenzandosi reciprocamente, attraverso connessioni che variano di intensità, esattamente come fanno i neuroni nel cervello.

Hopfield e Hinton con le loro ricerche hanno fatto fare un passo da gigante a questa tecnologia, perché hanno ideato un modo per salvare gli schemi, cioè le configurazioni che descrivono per esempio una immagine. In pratica un modo per imparare dall’esperienza. Con l’apprendimento automatico, infatti, oggi una rete neurale può riconoscere foto e immagini o crearne di nuove: basta “addestrarla” mostrandole una serie molto grande di esempi. Allo stesso tempo può anche suggerire agli utenti nuovi contenuti, apprendendo le preferenze e i gusti di ciascuno.

Chimica: David Baker (Seattle, Usa), Dennis Hassabis (Londra, Regno Unito) e John Jumper (Londra, Regno Unito)

La vita non può esistere senza le proteine, macromolecole che guidano le reazioni chimiche del nostro corpo. Funzionano anche come ormoni, sostanze di segnalazione, anticorpi ed elementi costitutivi di diversi tessuti. In natura le proteine sono normalmente costituite da 20 diversi amminoacidi, i mattoni della vita. Nel 2003, utilizzando questi mattoni, David Baker è riuscito progettare una nuova proteina non esistente in natura. Da allora, ne sono state realizzate altre che possono essere utilizzate per prodotti farmaceutici, vaccini, nanomateriali o minuscoli sensori.

La seconda scoperta riguarda il modo con cui gli amminoacidi si ripiegano nello spazio per formare la struttura tridimensionale delle proteine. Da 50 anni si sperava di poter prevedere questa struttura sulla base degli amminoacidi componenti. La svolta, eccezionale, c’è stata nel 2020, quando Dennis Hassabis e John Jumper hanno presentato il modello di intelligenza artificiale AlphaFold2, in grado di prevedere la struttura di 200 milioni di proteine. AlphaFold2 è già stato utilizzato dai ricercatori di più di 190 paesi. In questo modo si può per esempio comprendere meglio la resistenza agli antibiotici o creare immagini di enzimi in grado di decomporre la plastica. Il potenziale di queste ricerche è enorme.