人工智能连赢两次！诺贝尔化学奖授予蛋白质设计和结构预测领军者

人工智能赢麻了！

继昨日诺贝尔物理学奖颁给为人工神经网络机器学习奠定基础的科学家：约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton），今天的诺贝尔化学奖授予用计算机和人工智能方法解决生物学难题的科学家和企业研究员。

诺贝尔奖新闻稿原文（鼠来宝生物翻译）：

https://www.nobelprize.org/prizes/chemistry/2024/press-release/

瑞典皇家科学院决定将2024年诺贝尔化学奖授予：

一半给华盛顿大学（美国西雅图）的大卫·贝克 (David Baker)

“因其在计算蛋白质设计方面的贡献”

另一半共同授予谷歌DeepMind（英国伦敦）的德米斯·哈萨比斯 (Demis Hassabis) 和约翰·乔普 (John M. Jumper)

“因其在蛋白质结构预测方面的贡献”

他们破解了蛋白质惊人结构的密码

2024年诺贝尔化学奖聚焦于蛋白质——生命中巧妙的化学工具。大卫·贝克成功完成了几乎不可能的任务，设计出全新种类的蛋白质。德米斯·哈萨比斯和约翰·乔普开发了一个AI模型，解决了一个存在了50年的难题：预测蛋白质的复杂结构。这些发现具有巨大的潜力。

生命的多样性见证了蛋白质作为化学工具的惊人能力。它们控制并驱动所有化学反应，而这些反应共同构成了生命的基础。蛋白质还充当激素、信号物质、抗体，以及不同组织的构建模块。

“今年被认可的其中一项发现涉及构建令人惊叹的蛋白质。另一项则实现了一个存在了50年的梦想：从氨基酸序列预测蛋白质结构。这两项发现都开启了广阔的可能性。”诺贝尔化学委员会主席海纳·林克说道。

一个蛋白质可以由几十个到几千个氨基酸组成。氨基酸链折叠成三维结构，而这种结构对蛋白质的功能至关重要。

蛋白质通常由20种不同的氨基酸组成，可以被描述为生命的构建模块。2003年，大卫·贝克成功地利用这些模块设计出一种全新蛋白质，这种蛋白质与任何其他蛋白质都不同。自那以后，他的研究团队陆续创造出一个又一个富有想象力的蛋白质，包括可用作药物、疫苗、纳米材料和微型传感器的蛋白质。

第二项发现涉及蛋白质结构的预测。在蛋白质中，氨基酸链连接成长串，随后折叠形成三维结构，这对蛋白质的功能至关重要。自20世纪70年代以来，研究人员尝试从氨基酸序列预测蛋白质结构，但这一直非常困难。然而，四年前发生了惊人的突破。

蛋白质结构预测工具AlphaFold2的工作原理

2020年，德米斯·哈萨比斯和约翰·乔普发布了一个名为AlphaFold2的人工智能模型。借助它，他们几乎可以预测研究人员所识别的全部2亿种蛋白质的结构。自这一突破以来，AlphaFold2已被来自190个国家的超过200万人使用。在众多科学应用中，研究人员现在能够更好地理解抗生素耐药性，并创建能分解塑料的酶的图像。

没有蛋白质，生命不可能存在。如今我们能够预测蛋白质结构并设计我们自己的蛋白质，这为人类带来了巨大的利益。

获奖者简介

大卫·贝克，1962年生于美国华盛顿州西雅图。1989年获得美国加利福尼亚大学伯克利分校博士学位。现为美国华盛顿大学教授。

德米斯·哈萨比斯，1976年生于英国伦敦。2009年获得英国伦敦大学学院博士学位。现为谷歌DeepMind的首席执行官，位于英国伦敦。

约翰·乔普，1985年生于美国阿肯色州小石城。2017年获得美国芝加哥大学博士学位。现为谷歌DeepMind高级研究科学家，位于英国伦敦。

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