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導(dǎo)語(yǔ)

北京時(shí)間10月9日下午5點(diǎn)45分左右，2024年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)的一半授予 David Baker，表彰他在計(jì)算蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)方面的貢獻(xiàn)，另一半則共同授予 Demis Hassabis 和 John M. Jumper，表彰他們?cè)诘鞍踪|(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方面的成就。昨天的諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)授予人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，今天的化學(xué)獎(jiǎng)授予 AlphaFold 和計(jì)算蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)，展現(xiàn)了人工智能在推動(dòng)科學(xué)創(chuàng)新方面的重要作用，預(yù)示著 正在帶來(lái)科學(xué)發(fā)展的新紀(jì)元。

唐乾元（傅渥成） | 作者

2024年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)與物理獎(jiǎng)一樣，彰顯了人工智能在打破學(xué)科界限、通過(guò)跨學(xué)科合作推動(dòng)科學(xué)發(fā)現(xiàn)中的變革性作用。今年的化學(xué)獎(jiǎng)授予 John Jumper、Demis Hassabis 和 David Baker，表彰以 AlphaFold 為代表的AI技術(shù)在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)與蛋白質(zhì)計(jì)算設(shè)計(jì)中的革命性影響。AI破解了長(zhǎng)期未解的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)難題，徹底改變了生物學(xué)研究，使蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的獲取更加便捷，高效推動(dòng)了藥物發(fā)現(xiàn)的進(jìn)程，并為未來(lái)的高通量生命科學(xué)計(jì)算研究提供了強(qiáng)有力的支持。David Baker 在計(jì)算蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)領(lǐng)域的貢獻(xiàn)進(jìn)一步拓展了人工智能在實(shí)際應(yīng)用中創(chuàng)造新型蛋白質(zhì)的廣泛潛力。昨天，物理獎(jiǎng)授予 John Hopfield 和 Geoffrey Hinton，肯定了統(tǒng)計(jì)物理學(xué)原理在現(xiàn)代人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展中的基礎(chǔ)性作用，強(qiáng)調(diào)了跨學(xué)科方法如何推動(dòng)人工智能的優(yōu)化與應(yīng)用發(fā)展。

這些諾貝爾獎(jiǎng)共同展示了科學(xué)研究的本質(zhì)在于無(wú)邊界的探索與融合。物理學(xué)、化學(xué)、生命科學(xué)與人工智能的協(xié)同合作推動(dòng)了各領(lǐng)域的突破性進(jìn)展，充分展現(xiàn)了AI在跨越傳統(tǒng)學(xué)科界限中的巨大潛力。這些獎(jiǎng)項(xiàng)不僅標(biāo)志著一個(gè)新時(shí)代的到來(lái)，更暗示著AI在科學(xué)研究中正逐步走向核心地位。在推動(dòng)科學(xué)創(chuàng)新的過(guò)程中，AI將持續(xù)發(fā)揮關(guān)鍵作用，AI for Science 正在帶來(lái)科學(xué)發(fā)展的新紀(jì)元。

諾貝爾獎(jiǎng)委員會(huì)對(duì)獎(jiǎng)項(xiàng)的介紹

2024年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)是關(guān)于蛋白質(zhì)，生命的非凡化學(xué)工具。David Baker 成功地設(shè)計(jì)出了全新的蛋白質(zhì)，這是一項(xiàng)幾乎不可能完成的壯舉。Demis Hassabis 和 John Jumper 則開(kāi)發(fā)了一個(gè)人工智能模型來(lái)解決持續(xù)50年之久的問(wèn)題：預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)。這些發(fā)現(xiàn)蘊(yùn)藏著巨大的潛力。

生命的多樣性證明了蛋白質(zhì)作為化學(xué)工具的驚人能力。它們控制并驅(qū)動(dòng)所有的化學(xué)反應(yīng)，而這些化學(xué)反應(yīng)是生命的基礎(chǔ)。蛋白質(zhì)還可以作為激素、信號(hào)物質(zhì)、抗體和不同組織的組成部分發(fā)揮作用。

諾貝爾化學(xué)委員會(huì)主席 Heiner Linke 說(shuō)：“今年獲獎(jiǎng)的發(fā)現(xiàn)一個(gè)是關(guān)于全新蛋白質(zhì)的構(gòu)建。另一個(gè)是關(guān)于實(shí)現(xiàn)一個(gè)50年的夢(mèng)想：從氨基酸序列預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。這兩個(gè)發(fā)現(xiàn)都開(kāi)創(chuàng)了廣闊的可能性?！?/p>

蛋白質(zhì)通常由20種不同的氨基酸組成，這些氨基酸可以被描述為生命的基石。2003年，David Baker 成功利用這些模塊設(shè)計(jì)了一種全新的蛋白質(zhì)。從那時(shí)起，他的研究小組創(chuàng)造了一個(gè)又一個(gè)富有想象力的蛋白質(zhì)，包括可用于制藥、疫苗、納米材料和微型傳感器的蛋白質(zhì)。

第二項(xiàng)發(fā)現(xiàn)與蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)有關(guān)。在蛋白質(zhì)中，氨基酸連接成一長(zhǎng)串，折疊起來(lái)形成三維結(jié)構(gòu)，進(jìn)而決定了蛋白質(zhì)的功能。自20世紀(jì)70年代以來(lái)，研究人員試圖從氨基酸序列預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，但這是出了名的困難。然而，四年前出現(xiàn)了一個(gè)驚人的突破。

一種蛋白質(zhì)可以由幾十到幾千個(gè)氨基酸組成。氨基酸序列折疊成三維結(jié)構(gòu)，進(jìn)而決定蛋白質(zhì)的功能。

Baker 實(shí)驗(yàn)室的 Rossetta 開(kāi)發(fā)的富有想象力的各種蛋白質(zhì)。

2020年，Demis Hassabis 和 John Jumper 提出了名為 AlphaFold2 的 AI 模型。用這個(gè)模型能夠預(yù)測(cè)研究人員發(fā)現(xiàn)的幾乎所有2億種蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)。自取得突破以來(lái)，AlphaFold2 已經(jīng)被來(lái)自190個(gè)國(guó)家的200多萬(wàn)人使用。在眾多的科學(xué)應(yīng)用中，研究人員現(xiàn)在可以更好地了解抗生素耐藥性，并創(chuàng)造出可以分解塑料的酶的圖像。

使用 AlphaFold2 確定的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。

沒(méi)有蛋白質(zhì)，生命就不能存在。我們現(xiàn)在可以預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)并設(shè)計(jì)我們自己的蛋白質(zhì)，這為人類帶來(lái)了巨大的福祉。

David Baker 是華盛頓大學(xué)醫(yī)學(xué)院蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)研究所的生物化學(xué)教授、HHMI 研究員兼主任。Baker 實(shí)驗(yàn)室開(kāi)發(fā)蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)軟件，并利用這些軟件創(chuàng)造分子用于解決醫(yī)學(xué)、技術(shù)和可持續(xù)發(fā)展挑戰(zhàn)。他最近的一項(xiàng)工作是開(kāi)發(fā)強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)方法用于生成功能性蛋白質(zhì)。他還在華盛頓大學(xué)擔(dān)任基因組科學(xué)、生物工程、化學(xué)工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)和物理學(xué)的兼職教授。Baker 是美國(guó)國(guó)家科學(xué)院院士，2020年獲得了科學(xué)突破獎(jiǎng)生命科學(xué)獎(jiǎng)。2024年，《時(shí)代》雜志將他列入健康領(lǐng)域100位最具影響力人物。

Demis Hassabis 是 DeepMind 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官。Hassabis 自幼熱愛(ài)象棋，1989年達(dá)到國(guó)際棋聯(lián)2300分。1992年進(jìn)入劍橋大學(xué)，2005年在倫敦大學(xué)學(xué)院攻讀神經(jīng)科學(xué)博士學(xué)位。2016年Hassabis 帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的 AlphaGo 擊敗了世界圍棋冠軍李世石。2018年底，AlphaGo在圍棋、國(guó)際象棋和將棋領(lǐng)域取得領(lǐng)先，并登上《科學(xué)》雜志封面。Hassabis 獲得了多項(xiàng)榮譽(yù)，包括《科學(xué)》雜志“年度突破獎(jiǎng)”、英國(guó)皇家學(xué)會(huì)“穆拉德獎(jiǎng)”?！稌r(shí)代》雜志將他列入人工智能領(lǐng)域100位最具影響力人物。

John Jumper 是 DeepMind 高級(jí)研究科學(xué)家，他與同事 Demis Hassabis 共同開(kāi)發(fā)了 AlphaFold。Jumper 在芝加哥大學(xué)獲得博士學(xué)位，開(kāi)發(fā)了模擬蛋白質(zhì)折疊和動(dòng)力學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。Jumper 還在劍橋大學(xué)學(xué)習(xí)了物理學(xué)，并獲得了馬歇爾獎(jiǎng)學(xué)金，并擁有范德堡大學(xué)物理和數(shù)學(xué)理學(xué)學(xué)士學(xué)位。2021年，Jumper 被Nature列為年度榜單中的十大“重要人物”之一。

原標(biāo)題：《2024年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)授予 AlphaFold：開(kāi)啟 AI+Science 新紀(jì)元！》

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