Anche chi non si interessa direttamente di scienza, generalmente segue con una certa curiosità l’assegnazione annuale dei premi Nobel per la Medicina, la Fisica e la Chimica, perché si sa che le scoperte in questi campi possono cambiare la vita di tutti. I premi vengono assegnati dal 1901 a scienziati che hanno “contribuito al benessere dell’umanità”, secondo le volontà dell’inventore svedese Alfred Nobel, padre della dinamite, che voleva essere ricordato non solo per aver lasciato in eredità al mondo un potente esplosivo.
Quest’anno, il Nobel per la Medicina è stato assegnato a Victor Ambros e Gary Ruvkun per la scoperta del microRNA, ovvero una nuova classe di minuscole molecole di RNA che svolgono un ruolo cruciale nella regolazione genica. Il lavoro dei microRNA permette per esempio alle cellule dei muscoli, dell’intestino e ai diversi tipi di cellule nervose di svolgere funzioni specializzate, riadattandosi continuamente alle condizioni in divenire in cui si trova il nostro organismo, o agli stimoli ambientali.
Il Nobel per la Fisica è stato assegnato a John Hopfield e Geoffrey Hinton, pionieri degli studi sulle reti neurali artificiali e sui computer capaci di imparare in modo autonomo: dunque, un tema molto sotto i riflettori in questo periodo. Hopfield è uno scienziato statunitense che insegna all’università di Princeton. Hinton, canadese, professore all’università di Toronto, contattato al telefono, prevede che l’intelligenza artificiale “avrà conseguenze sull’umanità paragonabili alla rivoluzione industriale. Allora le macchine ci superavano in forza fisica, ora sono destinate a superarci dal punto di vista intellettuale. Ci saranno effetti estremamente positivi, avremo una medicina migliore e potremo lavorare con un assistente artificiale che ci renderà più produttivi. Ci potranno essere però anche delle conseguenze negative, qualora le macchine riescano a sfuggire al nostro controllo”. L’anno scorso Hinton aveva lasciato Google, dove aveva lavorato per dieci anni, perché non si sentiva libero di parlare dei rischi dell’intelligenza artificiale. “Me ne sono andato per poter parlare dei suoi pericoli” aveva spiegato. “In questo momento le macchine non sono più intelligenti di noi, per quanto ne so. Ma penso che presto potrebbero esserlo”. La sua città nativa è Londra, ma successivamente si è trasferito in Canada. L’altro premiato, Hopfield, si è laureato in fisica come i suoi genitori, che da piccolo gli davano il permesso di smontare qualunque oggetto della casa, purché fosse capace di riportarlo allo stato originario.
Il Premio Nobel per la Chimica 2024 va per metà a David Baker e per metà a Demis Hassabis e John M. Jumper. Baker, nato nel 1962 a Seattle e oggi Professore all’Università di Washington, è riuscito in un compito non facile: ha sviluppato metodi computerizzati per creare una proteina che in precedenza non esisteva, e che ha funzioni interamente nuove. La proteina, chiamata Top7, ha una struttura unica che nonesiste in natura. Demis Hassabis e John Jumper hanno cercato di risolvere un problema che impegnava i ricercatori da molto tempo, ossia prevedere le complesse strutture delle proteine. Le proteine sono costituite da 20 amminoacidi che possono combinarsi in diversi modi. Usando l’informazione conservata nel DNA, gli amminoacidi si legano gli uni all’altri a formare lunghe catene proteiche. Il Nobel per la Chimica 2024 premia dunque scienziati che hanno saputo comprendere e manipolare questo processo in un modo mai fatto prima. Hassabis, nato a Londra nel 1976, e Jumper, nato nel 1985 a Little Rock, in Arizona, hanno usato l’intelligenza artificiale per predire la struttura tridimensionale delle proteine a partire da una sequenza di amminoacidi. Conoscere meglio le strutture e le funzioni delle proteine, e saperne creare di nuove, permette di comprendere meglio i meccanismi di base della vita, di capire come si sviluppano le malattie, di ottenere nuovi farmacie nuovi materiali, di usare la scienza per promuovere una crescita sostenibile. Dunque, non solo materia di studio per cervelloni,ma progresso per tutti.
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