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破解蛋白质密码 三杰分享诺贝尔化学奖

2024-10-10 05:02:24大公报
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图:诺贝尔奖官网9日介绍可预测蛋白质结构的AlphaFold2模型。\视频截图

  综合报道:瑞典皇家科学院9日宣布,将2024年诺贝尔化学奖授予美国科学家贝克,以及英国伦敦人工智能(AI)公司谷歌DeepMind的哈萨比斯和江珀,以表彰他们在蛋白质设计和蛋白质结构预测领域作出的贡献。贝克成功构建了全新种类的蛋白质,哈萨比斯和江珀开发出AI模型,解决困扰科学界50年的蛋白质结构预测难题。他们的研究成果已被广泛应用于製药、疫苗、纳米材料等领域。

  瑞典皇家科学院9日宣布,2024年诺贝尔化学奖一半授予贝克,以表彰他在蛋白质设计领域的贡献;另一半共同授予哈萨比斯和江珀,以表彰他们在蛋白质结构预测方面的贡献。贝克1962年出生于美国西雅图,现为美国华盛顿大学教授。哈萨比斯1976年出生于英国伦敦,是DeepMind创始人之一兼行政总裁,亦是围棋程式AlphaGo之父。江珀1985年出生于美国阿肯色州小石城,现为DeepMind资深科学家。

  评奖委员会表示:“他们破解了蛋白质奇妙结构的密码。贝克成功完成一项几乎不可能的壮举,制造出全新种类的蛋白质。哈萨比斯和江珀开发出AI模型来解决预测蛋白质复杂结构的问题。这些发现蕴藏着巨大潜力。”

  全新蛋白质用途广泛

  蛋白质控制和驱动所有的化学反应,构成生命的基础。蛋白质通常由20种不同的氨基酸组成,这些氨基酸可以被看做构建生命的“积木”。贝克和他的同事们开发出软件工具Rosetta,用于给蛋白质结构建模,并设计新的蛋白质。2003年,贝克用氨基酸“积木”成功设计出了一种前所未有的新蛋白质。此后,他的团队不断发挥创意,创造了一种又一种蛋白质,可用构成纳米材料、检测芬太尼、制作流感疫苗等。

  氨基酸以长串形式连接在一起(即氨基酸序列),折叠起来形成三维结构,决定蛋白质的功能。20世纪70年代以来,研究人员一直试图通过氨基酸序列预测蛋白质结构,但这项工作极为困难。2018年,DeepMind推出AlphaFold,赢得两年一度的蛋白质结构预测大赛CASP。2020年,哈萨比斯和江珀主导开发的AlphaFold2在生命科学界引发一场地震,其对蛋白质结构的预测非常精准。

  AlphaFold2能够预测大约2亿种已知蛋白质的复杂结构,可以帮助研究人员更好地了解抗生素抗药性、构建分解塑胶的酶的图像等。全球已有超过200万人使用该模型。今年5月,DeepMind在《自然》期刊上介绍了新一代模型AlphaFold3。据悉,该模型可预测所有生命分子的结构和相互作用,包括蛋白质、DNA、RNA等。

  今年诺奖的AI色彩浓厚

  哈萨比斯接受诺奖官方电话采访时说,获奖喜讯令他不敢置信,“大脑一片空白”。作为70多年来最年轻的化学诺奖得主,江珀同样兴奋不已。他表示,自己原本认为获奖机会只有10%,因此决定蒙头大睡,直到结果揭晓。但这个计划最终失败,因为他根本睡不着。江珀还表示,现代社会事情发展得很快,“从论文到诺奖只需要3至4年”。

  今年诺奖的AI色彩浓厚,8日揭晓的物理学奖聚焦为AI技术奠基的人工神经网络,得主之一是“AI教父”欣顿。欣顿发表获奖感言时再次强调对AI技术可能失控的担忧。但哈萨比斯显然更加乐观。他表示,至少在可以预见的未来,AI将是提高科学家工作效率的工具。哈萨比斯强调,AI擅长分析数据,但不知道如何提出正确的问题或作出假设,这部分工作还是要依靠人类。

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