פרסי נובל שמוענקים היום, משקפים את מהפכת הבינה המלאכותית שאנו חווים, הקשורה ישירות לפרסים בפיזיקה ובכימיה השנה
פרסי נובל מוענקים כל שנה ב-10 בדצמבר, יום השנה למותו של אלפרד נובל, התעשיין השוודי שעשה הון רב בעיקר מפיתוח חומרי נפץ. בערוב ימיו התחרט נובל על המוות והסבל שגרמו המצאותיו, או שנגרמו בעזרתן, והחליט לתרום את הונו לטובת האנושות. לאחר מותו ב-1896 התברר כי הוריש את רוב הונו לקרן שמהריבית שלה יוענקו פרסים על תגליות ופיתוחים חשובים בחמישה תחומים: רפואה או פיזיולוגיה, פיזיקה, כימיה, ושני תחומים לא מדעיים, ספרות ושלום. אלפרד נובל לא הביא ילדים, אבל אחיינים, אחייניות וקרובים אחרים שקיבלו בירושתו סכומים קטנים בלבד, קראו תיגר על הצוואה וניהלו רב משפטי ארוך נגדה. הם הפסידו, וב-1901, חמש שנים לאחר מותו, הוענקו הפרסים בפעם הראשונה. עד מהרה הם הפכו לפרס המדעי החשוב והיוקרתי ביותר. ב-1969 הצטרף למסורת גם הבנק המרכזי של שוודיה, המעניק את הפרס בכלכלה על שם אלפרד נובל, שהפך להיות חלק מהטקס והאירועים הנלווים, אף שאינו מוענק מהקרן שייסד נובל עצמו.
רצה להיזכר כמי שפעל לטובת האנושות, ולא כזורע מוות. צוואתו של אלפרד נובל | צילום: Prolineserver, Wikipedia, Public Domain
במשך השנים נמתחה לא מעט ביקורת על פרסי נובל, חלקה מוצדקת. חלק גדול מהביקורת נבע מקיפוח של מדענים – ובמקרים רבים מדעניות – שלא קיבלו את הפרס אף שהגיע להם או להן. ביקורת חשובה נוספת הייתה על ההחלטה שלא להעניק את הפרסים לארגונים או מוסדות. רק בפרס נובל לשלום מאפשרים להעניקו לארגונים, אך לא במדעים. ההחלטה הזו מתעלמת מהמציאות שבה תגליות חשובות הן לעיתים תוצאה של שיתוף פעולה בין עשרות, מאות ואף אלפי חוקרים, למשל במיזמים בינלאומיים גדולים כמו CERN או LIGO. מצד שני, ועדות הפרס חרגו כבר בשנים הראשונות משתי דרישות של הצוואה – להעניק את הפרס לאדם אחד בלבד בכל תחום, ועל עבודה שנעשתה בשנה האחרונה. כיום במקרים רבים הפרס מחולק בין שניים או שלושה חתנים בכל תחום, וברוב המקרים על עבודות שעמדו במבחן הזמן של שנים, ואפילו עשרות שנים, עד שחשיבותן התבררה מעל כל ספק.
בעייתיות אחרת של הפרס נובעת מהגדרת התחומים המדעיים של הצוואה: רפואה או פיזיולוגיה, פיזיקה וכימיה. יותר מ-120 שנה אחרי כתיבתה, ניכר למשל החיסרון בפרס במתמטיקה ובעיקר במדעי המחשב, תחום שנובל לא היה יכול כנראה לחזות את חשיבותו בימינו. לעיתים ועדות הפרס החליטו להגמיש את ההגדרות, וכך השנה הוחלט להעניק את הפרס בפיזיקה לשניים מחלוצי הבינה המלאכותית, אף שהקשר של עבודתם לפיזיקה קלוש למדי. ג'ון הופפילד (Hopfield) מאוניברסיטת פרינסטון בארצות הברית וג'פרי הינטון (Hinton) מאוניברסיטת טורונטו בקנדה מקבלים את הפרס על פיתוח כלי חישוב המדמים את פעילותה של מערכת העצבים.
הניחו את הבסיס לבינה המלאכותית המודרנית בזכות פיתוחים של מערכות מחשבת המדמות את פעילותן של רשתות עצבים במוח. ג'פרי הינטון (מימין) וג'ון הופפילד | צילומים: Ramsey Cardy, bhadeshia123, Wikipedia
המחשב והמוח
המחשבים המודרניים הראשונים, שנבנו החל משנות ה-40 של המאה העשרים, התבססו בין השאר על מודל מופשט של המוח האנושי, שבו תאי עצב מייצגים שערים לוגיים וחיבורם כרשת מאפשר לבצע פעולות חישוביות ואף שמירה של זיכרון. ב-1949 הציע הפסיכולוג דונלד הב (Hebb) את התיאוריה שלמידה בסיסית מתרחשת בזכות שינוי חוזק הקשרים בין תאי עצב. כשתא מסוים מפעיל באופן עקבי תא אחר, באותות חשמליים או כימיים, הקשר ביניהם יתחזק. לעומת זאת הקשר בין תאים ייחלש כשהם אינם מרבים לפעול יחדיו.
הרעיונות האלו הובילו חוקרים לנסות לפתח רשתות עצביות מלאכותיות, שמדמות מאפיינים של המוח ושל תהליך הלמידה. ברשתות המלאכותיות, את פעולת תאי העצב מדמים רכיבי המחשב: צמתים ברשת יכולים לקבל משקל מסוים שמייצג את חוזק הקשר בין התאים. שינוי חוזק הקשר בתגובה לגירוי חיצוני, מאפשר לרשתות עצביות מלאכותיות ללמוד. כך במקום להשתמש בתכנות "רגיל", שהוא סוג של מתכון שהמחשב מבצע עד לקבלת תוצאה, אפשר ללמד את המחשב, את רשת העצבים המלאכותית, לבצע משימות שקשה לאפיין באמצעות הוראות ברורות של תוכנה רגילה. משימות כאלה יכולות להיות זיהוי פנים, אבחון גידולים סרטניים, או הבחנה בין חתול פרסי לאנגורה. בניגוד לתוכנות מחשב רגילות, רשתות עצבים מלאכותיות יכולות ללמוד מתוך דוגמאות כיצד לבצע משימות מסוימות, גם אם איננו יודעים להגדיר להן את הכללים לכך. ואולם, הנסיונות הראשונים לפתח רשתות כאלה לא הצליחו. התחום נזנח לתקופה מסוימת, והחל להתעורר שוב בשנות ה-80, בעקבות כמה פריצות דרך.
כל "תא" מחובר לכל התאים בשכבה שמעליו ובשכבה שמתחתיו. תרשים סכמטי של רשת עצבים מלאכותית | איור: THOM LEACH / SCIENCE PHOTO LIBRARY
ג'ון הופפילד, שנולד ב-1933, היה דוקטור לפיזיקה במעבדות בל, ולאחר מכן חוקר באוניברסיטת פרינסטון. ב-1980 מונה לפרופסור לכימיה וביולוגיה במכון הטכנולוגי של קליפורניה (Caltech), שם ביקש לשלב את הפיזיקה עם מערכות ביולוגיות, ולחקור את הפיתוח של רשת עצבית ממוחשבת. בהשראת מערכות מגנטיות שבהן רכיבים סמוכים משפיעים זה על זה, פיתח הופפילד רשת עצבית מלאכותית שבה כל התאים מקושרים זה לזה, בשונה מהרשתות הרגילות שבהן שכבות של תאים חוברו זו לזו בטור. לכל חיבור בין תאים הוא ייחס אנרגיה מסוימת, ושקלל את כל החיבורים כדי לחשב את האנרגיה של המערכת כולה. לרשת הזו, שמכונה "רשת הופפילד" אפשר להזין תמונה ואז לשנות את שקלול הקשרים בין התאים כדי לקבל מינימום של אנרגיה. כאשר מוזנת לרשת תמונה נוספת, נעשה שינוי בערכי התאים כדי לקבל מינימום של אנרגיה במצב החדש, וחוזר חלילה. כך היא מסוגלת "לזכור" ולהציג מחדש את התמונה, או את התמונות, המקורית שהיא אומנה לזכור, וגם לאתר פרטי מידע, תמונה או טקסט, לפי פרטים דומים, בדומה לזיכרון האסוציאטיבי שלנו. הרשת שהוא פיתח ב-1982 היתה אחת ההצלחות המשמעותיות הראשונות בתחום.
על בסיס הרשת של הופפילד פיתח ג'פרי הינטון שכלול שנקרא "מכונת בולצמן". הינטון, שנולד בלונדון ב-1947, למד פסיכולוגיה והשלים דוקטורט במחשבים, אבל התקשה להשיג בבריטניה מימון למחקרים על רשתות עצבים, לכן עבר לארצות הברית, ובהמשך לאוניברסיטת טורונטו בקנדה. הוא רתם לפיתוח את תחום הפיזיקה הסטטיסטית, וליתר דיוק את התפלגות בולצמן, שבמערכת גדולה, למשל טריליוני מולקולות של גז, מאפשרת לחשב את ההסתברות שלמולקולה מסוימת תהיה מהירות מסוימת, על סמך הנפח, הטמפרטורה והלחץ במערכת כולה. ב-1986 הוא הציג את הרשת העצבית המלאכותית שלו, שאפשר להציג לה תמונות ולעדכן בהתאם את ערכי חוזק הקשרים בין ה"תאים". אחרי מספיק חזרות היא מגיעה למצב שבו גם כשקשרים מסוימים מתחזקים או נחלשים, תכונות כלליות של המכונה, המקבילות לתכונות כלליות של מערכת גז, נשארות קבועות. אז מייצרים מהמצב שלה תמונה חדשה, שונה מהתמונות שעליהן הרשת אומנה, אך בסגנון דומה. מכונת בולצמן היא הדוגמה המוקדמת לבינה מלאכותית יוצרת. היא אמנם לא יעילה ומצריכה זמן חישוב ארוך מאוד, אבל ממנה צמחו מודלי ייצור התמונה והטקסט המוכרים לנו כיום.
כל תא ברשת העצבית המלאכותית מחובר לכל התאים אחרים, כך שאפשר לשקלל את האנרגיה של כל הקשרים. תיאור סכמטי של מכונת בולצמן | איור: Gossamer, Wikipedia, Public Domain
בינה וחלבונים
אם הפרס בפיזיקה מוענק השנה על שימוש בעקרונות פיזיקליים לפיתוח רשתות העצבים המלאכותיות, שמהן פותחו כלי הבינה המלאכותית המודרניים, הרי שהפרס בכימיה מוענק לחוקרים שרתמו את הטכנולוגיות האלה לפריצות דרך מדעיות, ובמקרה זה – פענוח המבנה המרחבי של חלבונים ותכנון חלבונים מלאכותיים.
חלבונים הם מולקולות המורכבות משרשראות ארוכות של חומצות אמינו, וממלאות מגוון עצום של תפקידים ביצורים חיים. תאים בגופנו בנויים במידה רבה מחלבונים, ומייצרים חלבונים שיאפשרו לנו את פעילויות החיים. לא היינו יכולים לנשום בלי חלבון ההמוגלובין שיעביר את החמצן לתאים; לא היינו יכולים לאכול בלי אנזימי עיכול, שהם חלבונים המפרקים את המזון; לא היינו יכולים להתגונן מזיהומים בלי נוגדנים, שאינם אלא מולקולות חלבון; ולא היינו יכולים לגדול ולהתרבות בלי אנזימים חלבוניים שמשכפלים את החומר הגנטי שלנו.
המגוון העצום של חלבונים בטבע מורכב מצירופים שונים של 20 חומצות אמינו בסך הכל. כל חלבון הוא שרשרת ארוכה של מאות או אלפי חומצות אמינו בסדר מסוים, שמוכתב על ידי הגנים. לאחר שחומצות האמינו חוברו זו לזו כמו חרוזים, השרשרת מתקפלת למבנה תלת-ממדי מורכב. בתוך הפקעת הזו, חרוזים שהיו רחוקים זה מזה בשרשרת מוצאים את עצמם סמוכים פתאום, וצריכים להתאים זה לזה מבחינת המטען החשמלי, המסיסות, המבנה המרחבי ועוד. האינטראקציות בין חומצות האמינו משפיעות לא רק על המבנה, אלא גם על התפקוד של אזורים מסוימים בחלבון. המבנה התלת-ממדי הנכון חיוני לפיכך לתפקוד של החלבון: אם הוא מתקפל בצורה שגויה הוא לרוב לא יתפקד כראוי, ויישלח למיחזור.
הבנת המבנה המרחבי התלת-ממדי של חלבון חשובה מאוד למדע, לרפואה, לתעשייה ולתחומים נוספים. למשל, אם רוצים לפתח תרופה שתנטרל את תפקודו של אנזים מסוים, צריכים לדעת איך הוא בנוי ואיך הוא פועל, כדי לפתח חומר שייקשר אליו ביעילות, או ייקשר טוב ממנו לקולטנים מסוימים.
פענוח המבנים התלת-ממדיים של חלבונים הוא משימה מורכבת. בעבר הדרך היחידה לעשות זאת הייתה קריסטלוגרפיה של קרני רנטגן, כלומר ייצור גבישים מהחלבון, הקרנתם ברנטגן וחקירת דפוס הפיזור של הקרניים מהגביש בעזרת מיקרוסקופ אלקטרונים. כדי להבין את המבנה של חלבון מסוים בשיטות הללו נדרשו לעיתים כמה וכמה שנות עבודה, מכשירים מורכבים ויקרים והרבה מזל – לא את כל החלבונים הצליחו החוקרים לגבש.
כיום אנו יכולים לקבוע בקלות יחסית את רצף חומצות האמינו של כל חלבון, אבל הסקת המבנה התלת-ממדי על פי הרצף לבדו התגלתה כמשימה מאתגרת מאוד, נוכח הריבוי העצום של צירופי רצפים וקיפולים אפשריים. עם הזמן התפתח מעין מרוץ בין מעבדות אקדמיות, וגם חברות מסחריות, במאמץ לפתח שיטות לקביעת המבנה התלת-ממדי של חלבון לפי רצף חומצות האמינו, בעיקר בעזרת תוכנות שפותחו למטרה הזאת. בשנות ה-90 יזמה חברת גוגל תחרות דו-שנתית בין קבוצות שהתחרו ביניהן בחיזוי המבנה של חלבונים שהמבנה המרחבי שלהם טרם פוענח. במקביל פענחו את המבנים בשיטות ניסוייות ובדקו עד כמה החיזוי של התוכנות היה קרוב למבנה האמיתי.
בתחרויות הראשונות הצליחו התוכנות להגיע לדיוק של כ-40 אחוז בחיזוי המבנה, אבל לקראת סוף העשור שעבר מתחרה חדשה מהשוק הפרטי שינתה את התמונה. תוכנת אלפא פולד של חברת Deepmind השתתפה לראשונה בתחרות ב-2018, והגיעה לדיוק של 60 אחוז במבנה החלבון. ב-2020 היא כבר הגיעה כבר לדיוק של יותר מ-90 אחוז!
את החברה הקים ב-2010 דמיס הסביס (Hassabis), יליד 1976, איש מחשבים בריטי בעל דוקטורט במדעי המוח. הייעוד המקורי שלה היה פיתוח בינה מלאכותית שתתחרה במשחקים מורכבים כמו שחמט, אבל החברה נכנסה עמוק לתחום חיזוי המבנה של חלבונים, בין השאר בזכות ג'ון ג'מפר (Jumper), יליד 1985, שהשלים דוקטורט במדעי המחשב לפני שהצטרף לחברה להוביל את הצוות של אלפא פולד.
התוכנה מנצלת את המאגר הגדול של מבני חלבונים שהצטבר במשך קרוב למאה שנה, ומשתמשת בו כדי לחזות איך יתקפל החלבון לצורתו התלת-ממדית. בשלב הראשון האלגוריתם שלה משווה את הרצף של חלבון המטרה לאלה של חלבונים אחרים, ובשלב השני התוכנה בודקת פרמטרים נוספים, כמו אזורים שמורים ברצף, שלא השתנו כמעט לאורך האבולוציה ולכן קיימים בחלבונים דומים אחרים. המידע הזה עוזר להרכיב תמונה דו-ממדית של החלבון, והתוכנה משווה אותו למאגר מידע המכיל את המבנים של יותר מ-180 אלף חלבונים מוכרים. בעזרת השוואה למבנים דומים התוכנה לומדת להשתפר כדי להגיע לרמת דיוק מרבית. על הפיתוח הזה, שהזניק קדימה את חיזוי המבנה של חלבונים, חולקים הסביס וג'מפר את מחצית הפרס בכימיה.
הצלחה ניכרת בפענוח המבנה התלת-ממדי של חלבונים על פי רצף חומצות האמינו שלהם. איור המבנה התלת-ממדי ושיטת הפענוח של אלפא פולד | מתוך מאמר המחקר של ג'מפר ועמיתיו, Wikipedia, CC BY 4.0
המחצית השנייה של הפרס מוענקת לדיוויד בייקר (Baker), מאוניברסיטת וושינגטון. בייקר, יליד 1962, פיתח בשנות ה-90 תוכנה ראשונית בשם רוזטה לחיזוי המבנה התלת-ממדי של חלבונים. הוא ועמיתיו הבינו שאפשר לרתום את התוכנה גם למטרה ההפוכה: לתת לה מבנה תלת-ממדי רצוי של חלבון, ולקבל את רצף חומצות האמינו המשוער הדרוש לייצורו. ואכן, בשנת 2003 אפשרה התוכנה לנבא את ההרכב של חלבון בעל מבנה שהחוקרים עצמם המציאו, ולא קיים בטבע. בשלב הבא הם ייצרו את החלבון המלאכותי, ובעזרת מדידות קריסטלוגרפיות מצאו שהמבנה שלו תאם את זה שהוזן לתוכנה.
כך נולד תחום מחקר חדש של פיתוח חלבונים מלאכותיים. הוא מאפשר יצירת חלבונים חדשים לגמרי עם תכונות מוגדרות מראש, כגון חלבון שקושר מולקולת אופיאודים, חלבוני מנוע מולקולרי, חלבונים לחיסונים או אנזימים מיוחדים שיכולים לייצר מולקולות חדשות.
בעקבות ההצלחה של אלפא פולד הבין בייקר את החשיבות של בינה מלאכותית ואת הפוטנציאל שלה. הוא ועמיתיו הוסיפו לרוזטה מודל בינה מלאכותית דומה לאלפא פולד, ששיפר מאוד את היכולת שלה לתכנן חלבונים חדשים. ב-2008 קיבל בייקר את פרס סאקלר מאוניברסיטת תל אביב על עבודותיו בתחום.
מפענוח המבנה של חלבונים טבעיים לתכנון חלבונים מלאכותיים: ג'ון ג'מפר (מימין), דמיס הסביס ודיוויד בייקר | צילומים: TWIS, National Academies - Earth and Life Studies, Duncan.Hull , Wikipedia
מולקולה קטנה עם השפעה גדולה
הפרס ברפואה הוא הנובל המדעי היחיד השנה שלא קשור לבינה מלאכותית, אבל הוא קשור קשר הדוק לייצור חלבונים. הוא מוענק לגארי רובקון (Ruvkun) ולוויקטור אמברוז (Ambros), על גילוי המיקרו-RNA ותפקידו בבקרה על ביטוי גנים.
חלבונים, כאמור, מיוצרים מרצף של חומצות אמינו. איך הריבוזום, המכונה שמרכיבה את החלבונים, יודע מה הרצף הנכון? על פי רצף ה-DNA שבגרעין התא. חלק גדול מהחומר הגנטי שלנו הוא פשוט הוראות לייצור חלבונים. כשהתא צריך לייצר חלבון מסוים, הוא יוצר "עותק עבודה" של ה-DNA, מחומר דומה, RNA. העותק הזה נקרא RNA שליח, או mRNA, כי הוא יוצא מגרעין התא, מתחבר לריבוזום ומשמש תבנית שלפיה מיוצר החלבון.
כמעט כל תא בגוף מכיל עותק שלם של ה-DNA שלנו, הכולל הוראות לבנייה של כל החלבונים. אבל לא כל תא מייצר את כל החלבונים. בתא שריר מיוצרים חלבונים שמרכיבים סיבים המסוגלים להתכווץ, ברשתית העין – חלבונים שמשנים את צורתם בתגובה לאור, בתאי עצב חלבונים שמאפשרים העברת אותות חשמליים, וכך הלאה בכל סוגי התאים הרבים בגופנו. איך תא יודע שעליו להיות תא שריר, למשל, ולייצר חלבונים בהתאם? אמברוז ורובקון חשפו את אחד המנגנונים שמבטיחים שכל תא ייצר רק את החלבונים הדרושים לו.
כבר בשנות ה-60 של המאה עשרים גילו חוקרים שיש חלבונים מיוחדים שמסוגלים לווסת את היקף הייצור של חלבונים אחרים בתא מסוים. החלבונים האלה נקראו גורמי שעתוק (transcription factors), כי הם נצמדו למקומות מסוימים ב-DNA והשפיעו על הסיכוי שגֵן מסוים יעבור שעתוק ל-RNA שליח, ובסופו של דבר התא ייצר על פיו את החלבון. במשך שנים רבות רווחה ההשערה שזה הגורם העיקרי שמווסת את ייצור החלבונים בתאים.
בסוף שנות ה-80 אמברוז ורובקון שהו יחד בהשתלמות פוסט-דוקטורט במכון הטכנולוגי של מסצ'וסטס (MIT), במעבדה של רוברט הורביץ (Horvitz), לימים חתן פרס נובל ברפואה בעצמו. רובקון, שנולד בקליפורניה ב-1952 הגיע לשם אחרי דוקטורט באוניברסיטת הרווארד, ואילו אמברוז, שנולד ב-1953 בניו המפשייר, נשאר ב-MIT אחרי שסיים שם את הדוקטורט ב-1979. הם חקרו התפתחות עוברית, וחיפשו גנים שמתמחים בייצור סוגי תאים חדשים. את המחקר הם עשו בתולעים עגולות זעירות מהמין C. elegans, שמשמשות חיות מודל למחקרים רבים בגנטיקה. כל אחד מהם חקר גן אחר שהשפיע על תזמון תהליכים התפתחותיים בתולעת, ובסופו של דבר הם גילו ששני הגנים, lin-4 ו-lin-14, אחראים לייצור מולקולות RNA משלימות – כלומר יכולות להיצמד זו לזו. הצימוד מונע מהריבוזום לקרוא את ה-RNA של lin-14 ולייצר חלבון על פיו, ועשוי גם לזרז את הפירוק של ה-RNA שליח של אותו גן.
עבדו יחד ובמקביל, וגילו את מולקולות ה-RNA הקטנות שתפקידן לווסת את הייצור של חלבונים. גארי רובקון (מימין) ו-ויקטור אמברוז | צילומים: Rosalindclee, Adam Fagen, Wikipedia
כך גילו שני החוקרים סוג חדש של RNA – מיקרו-RNA, מולקולות קטנות שאינן מכילות הוראות לייצור חלבון, ותפקידן לווסת את הייצור של חלבונים אחרים. בניגוד לגורמי השעתוק החלבוניים, מיקרו-RNA פועלים לאחר שה-RNA שליח של הגנים האחרים כבר יוצר, ומונעים את ייצור החלבון על פיו. כך התא יכול להגיב במהירות בשעת הצורך, ולעצור ייצור חלבונים לאחר שה-RNA שליח שלהם כבר שועתק. לדוגמה, אם הטמפרטורה של הגוף עולה התאים עשויים לייצר חלבונים המגינים על ה-DNA מהתחממות, אבל כאשר הטמפרטורה יורדת, הם צריכים להפסיק לעשות זאת במהירות כדי לא לבזבז משאבים על הגנה שאינה נחוצה. אמברוז ורובקון פרסמו את ממצאיהם בשני מאמרים צמודים, הראשון והשני, ב-1993.
בהתחלה רבים חשבו שהמנגנון החדש ייחודי לתולעים שהם חקרו, אבל בשנת 2000 רובקון ועמיתיו גילו מיקרו RNA חדש, let-7, שנמצא בגנום של בעלי חיים רבים. זה כבר היה רמז לכך שמיקרו-RNA הוא מנגנון נפוץ. תוך שנים ספורות התגלו מאות גנים של מיקרו-RNA. כיום ידוע שהמנגנון הזה נמצא בכל היצורים הרב-תאיים, לא רק בעלי חיים אלא גם צמחים ופטריות, ונראה שהוא חיוני להתפתחותם.
חקר המיקרו-RNA לימד אותנו רבות על בקרת יצור החלבונים בתאים, והוא מאפשר לנו לבדוק מה קורה כאשר המנגנון הזה אינו פועל כראוי. ביטוי לא תקין של מיקרו-RNA יכול לגרום למחלות רבות, ביניהם סרטן, בעיות במבנה השלד ובאיברים שונים, ועוד. ואם חוסר או עודף של מיקרו-RNA מוביל למחלות, ייתכן שאפשר יהיה לפתח טיפולים שיתבססו על אותן מולקולות קטנות.
בין הפרסים הרבים שהוענקו להם, ב-2014 קיבלו רובקון ואמברוז את פרס וולף, עם החוקר הישראלי לשעבר נחום זוננברג. שלוש שנים קודם לכן קיבל רובקון בישראל גם את פרס דן דוד המוענק באוניברסיטת תל אביב, עם הביולוגית סינתיה קניון (Kenyon).
למרבה הצער, יש לציין כי השנה לא הייתה אף אישה בין חתני הפרסים במדעים, אחרי שנתיים רצופות שבהם קיבלו גם נשים את הפרס היוקרתי.
המולקולה שהמחישה על כמה מיקרו RNA נפוץ בכל היצורים הרב תאיים. מיקרו-RNA בשם let-7, שהתגלה בשנת 2000 | איור: CAROL AND MIKE WERNER / SCIENCE PHOTO LIBRARY
פערים וטראומות
הפרס על שם אלפרד נובל בכלכלה מוענק לשלושה חוקרים מארצות הברית – דאגון אג'מולו (Acemoglu), סיימון ג'ונסון (Johnson) וג'יימס רובינסון (Robinson), על שורת מחקרים שבחנו את הסיבות לפערים כלכליים בין מדינות, והראו את חשיבותם של מוסדות חברתיים לשגשוג הכלכלי של מדינות.
הפרס בספרות מוענק השנה לסופרת והמשוררת הדרום קוריאנית האן קאנג (Han). היא פרסמה 13 ספרי פרוזה ושירה, העוסקים בין השאר בהתמודדות עם משברים וטראומות, ברמה האישית וברמה הלאומית. ספרה היחיד שתורגם לעברית, "הצמחונית", עוסק בחייה של רעיה צייתנית שמחליטה להפסיק לאכול בשר, ואף לבשל בשר לבעלה. בנימוקים של ועדת הפרס נאמר כי הסופרת, ילידת 1970, מקבלת את הפרס על "הפרוזה הפואטית העזה שלה, שמתעמתת עם טראומות היסטוריות וחושפת את שבריריות החיים האנושיים".
"היבאקושה" - כינוי יפני לשורדי ההפצצות הגרעיניות מספר לצעירים על מה שאירע, במסגרת פעילות של ארגון "ניהון הידנקיו" ב-2007 | צילום: Buroll, ויקיפדיה, נחלת הכלל
גם פרס נובל לשלום קשור השנה להתמודדות עם טראומות, ויוענק לארגון היפני ניהון הידנקיו (Nihon Hidankyō), קיצור יפני של שמו המלא, "קונפדרציית הארגונים של ניצולי פצצות אטום ופצצות מימן". הארגון, שהוקם ב-1956, מייצג ניצולים מהטלת הפצצות הגרעיניות על הערים היפניות הירושימה ונגסקי באוגוסט 1945, הפצצות שהביאו לסיומה של מלחמת העולם השנייה. כמו כן הוא מאגד נפגעים של ניסויים גרעיניים שעשתה ארצות הברית בשנות ה-50 באיי ביקיני באוקיינוס השקט. ועדת הפרס הודיע כי הארגון מקבל אותו על "מאמציו לפעול למען עולם נקי מנשק גרעיני ועל המחשה באמצעות עדויות הנפגעים כי אסור להשתמש עוד לעולם בנשק כזה".
