نشأته وتعليمه
ولد مايكل ليفيت في بريتوريا، جنوب أفريقيا، لعائلة يهودية ليتوانية. والده، رايموند ليفيت، كان طبيبًا متخصصًا في أمراض الروماتيزم، ووالدته، مريم ليفيت (ني روبنسون)، كانت عالمة نفس. تلقى ليفيت تعليمه في مدرسة بريتوريا للأولاد الثانوية، ثم درس الفيزياء في جامعة كيب تاون، حيث حصل على درجة البكالوريوس في عام 1967. بعد ذلك، انتقل إلى جامعة كامبريدج في المملكة المتحدة، حيث حصل على الدكتوراه في الفيزياء الحيوية الحاسوبية في عام 1971، تحت إشراف سير جون كندرو.
مسيرته المهنية
بعد حصوله على الدكتوراه، عمل ليفيت باحثًا ما بعد الدكتوراه في مختبر البيولوجيا الجزيئية في كامبريدج. في عام 1974، انضم إلى معهد وايزمان للعلوم في إسرائيل، حيث أسس مختبرًا لبيولوجيا البروتين الحاسوبية. عاد إلى كامبريدج في عام 1980، ثم انتقل إلى جامعة ستانفورد في عام 1987، حيث يشغل منصب أستاذ علم الأحياء الهيكلي حتى الآن.
ركزت أبحاث ليفيت على تطوير وتطبيق الأساليب الحاسوبية لدراسة بنية ووظيفة الجزيئات البيولوجية، وخاصة البروتينات والأحماض النووية. كان من أوائل الباحثين الذين استخدموا المحاكاة الحاسوبية لدراسة طي البروتين، وهي العملية التي تتشكل بها البروتينات في هياكلها ثلاثية الأبعاد الفريدة. ساهمت أعماله في فهمنا لكيفية عمل البروتينات وتفاعلها مع الجزيئات الأخرى، ولها تطبيقات مهمة في تصميم الأدوية وتطوير التقنيات الحيوية.
تشمل أبرز إسهاماته العلمية:
- تطوير خوارزميات لمحاكاة ديناميكيات الجزيئات: ساهم ليفيت بشكل كبير في تطوير خوارزميات ونماذج حاسوبية تسمح بمحاكاة حركة الجزيئات البيولوجية، مما يوفر رؤى حول سلوكها ووظائفها.
- الريادة في مجال طي البروتين: كان ليفيت من أوائل الباحثين الذين استخدموا المحاكاة الحاسوبية لدراسة عملية طي البروتين، وهي عملية معقدة تحدد الشكل ثلاثي الأبعاد للبروتين ووظيفته.
- تطوير نماذج متعددة المقاييس: ساهم في تطوير نماذج تجمع بين طرق ميكانيكا الكم والكلاسيكية لدراسة الأنظمة الكيميائية المعقدة، مما سمح بدراسة العمليات البيولوجية على نطاقات مختلفة.
جائزة نوبل في الكيمياء
في عام 2013، حصل مايكل ليفيت على جائزة نوبل في الكيمياء، مشاركة مع مارتن كاربلوس وآرييه وارشيل، لـ “تطوير نماذج متعددة المقاييس للأنظمة الكيميائية المعقدة”. اعترفت الأكاديمية الملكية السويدية للعلوم بإسهاماتهم الرائدة في تطوير نماذج حاسوبية قوية يمكن استخدامها لدراسة التفاعلات الكيميائية والعمليات البيولوجية بالتفصيل. مكنت هذه النماذج العلماء من فهم العمليات الكيميائية على مستوى الذرات والجزيئات، مما فتح آفاقًا جديدة في تصميم الأدوية وتطوير مواد جديدة.
أكدت لجنة نوبل على أن عمل ليفيت وزميليه “أحدث ثورة في الكيمياء”. فقد سمح للعلماء بنمذجة التفاعلات الكيميائية وفهمها باستخدام أجهزة الكمبيوتر، مما أدى إلى تطوير أدوية وعلاجات جديدة. على سبيل المثال، تم استخدام هذه النماذج لتصميم أدوية تستهدف فيروس نقص المناعة البشرية المسبب للإيدز.
آراء حول جائحة كوفيد-19
خلال جائحة كوفيد-19، اكتسب ليفيت شهرة بسبب توقعاته المتفائلة حول مسار الوباء. في فبراير 2020، توقع أن الوباء سينتهي قريبًا وأن عدد الوفيات سيكون أقل بكثير مما توقعه الخبراء الآخرون. استندت توقعاته إلى تحليل البيانات من الصين، حيث لاحظ تباطؤًا في معدل الإصابات والوفيات. على الرغم من أن توقعاته الأولية كانت صحيحة نسبيًا، إلا أنه قلل لاحقًا من تقديراته لتأثير الوباء على مستوى العالم. أثارت آراؤه جدلاً واسعًا، حيث اتهمه البعض بالتقليل من خطورة الوباء ونشر معلومات مضللة.
يجدر بالذكر أن آراء ليفيت حول جائحة كوفيد-19 كانت موضع نقاش كبير، وأن العديد من الخبراء في مجال الصحة العامة اختلفوا معه. من المهم تقييم المعلومات من مصادر متعددة والنظر في الأدلة العلمية المتاحة قبل اتخاذ أي قرارات بشأن الصحة والسلامة.
حياته الشخصية
ليفيت متزوج من رينا ليفيت، وهي فنانة، ولديهما ثلاثة أبناء. يعيش حاليًا في ستانفورد، كاليفورنيا. بالإضافة إلى عمله العلمي، يهوى ليفيت التصوير الفوتوغرافي والسفر. يعتبر ليفيت شخصية مؤثرة في مجال الفيزياء الحيوية الحاسوبية، وقد ساهمت أبحاثه في فهمنا للجزيئات البيولوجية وتطبيقاتها في الطب والتكنولوجيا الحيوية.
الجوائز والتكريمات
حصل مايكل ليفيت على العديد من الجوائز والتكريمات تقديرًا لإسهاماته العلمية، بما في ذلك:
- جائزة نوبل في الكيمياء (2013)
- زمالة الجمعية الملكية (1999)
- عضوية الأكاديمية الوطنية للعلوم (2002)
خاتمة
مايكل ليفيت عالم فيزياء حيوية بارز، اشتهر بإسهاماته الرائدة في مجال البيولوجيا الحاسوبية، وخاصة في نمذجة البروتينات والأنظمة الكيميائية المعقدة. حاز على جائزة نوبل في الكيمياء عام 2013 لجهوده في تطوير نماذج متعددة المقاييس. بالإضافة إلى ذلك، أثارت آراؤه حول جائحة كوفيد-19 جدلاً واسعًا، مما يؤكد أهمية تقييم المعلومات من مصادر متعددة والنظر في الأدلة العلمية المتاحة.