未来，人们谈起2024年的诺贝尔奖，或许会将其命名为“诺奖AI年”。继物理学奖颁给两位“AI教父”之后，化学奖又颁给了与人工智能密切相关的科学家。

当地时间10月9日，瑞典皇家科学院宣布，将2024年诺贝尔化学奖授予大卫·贝克（David Baker）、戴米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·江珀（John M.Jumper），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。3名获奖者共获得1100万瑞典克朗（约合745万元人民币）奖金。

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人工智能将节省确定蛋白质结构上的时间

蛋白质，一直是诺贝尔化学奖青睐的研究方向。蛋白质是执行生命功能的最重要的生物大分子，是生命的重要组成部分，也是化学家研究的重要对象，例如消化食物所需要的酶就是一种蛋白质。

但以往的化学研究主要靠猜测、尝试、纠错，再猜测、再尝试……这种研究范式下，科研人员必须在不断试错的过程中取得发现，研究效率低、成本高。随着化学研究对象日益复杂化、高维化，面对庞大的化学空间，配方和工艺的搜索常常止步于局部最优，无法进行全局探索。

数据驱动的人工智能给化学研究带来不同的可能性。诺贝尔奖官方表示，2024年诺贝尔化学奖的主题是蛋白质——生命中巧妙的化学工具。贝克成功完成了几乎不可能的任务，构建了大量全新的蛋白质。哈萨比斯和江珀开发了一种人工智能模型，解决了一个50年来的难题：预测蛋白质的复杂结构。这些发现具有巨大的潜力。

据介绍，蛋白质由20种不同的氨基酸组成，这些氨基酸可以被视为生命的构建模块。2003年，贝克成功利用这些模块设计出一种全新蛋白质。他开发了著名的Rosetta软件，极大地推动了蛋白质结构预测的进展。从那时起，他的研究团队创造了一个又一个富有想象力的蛋白质，包括可用于药物、疫苗、纳米材料和微小传感器的蛋白质。同时，他还将深度学习技术引入Rosetta软件，并率先公开RoseTTAFold的源代码。

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哈萨比斯和江珀则是主导了人工智能模型AlphaFold的开发。哈萨比斯是DeepMind的创始人兼首席执行官，同时也是AlphaFold项目的负责人。江珀则是AlphaFold项目的首席高级研究员。如今，AlphaFold2已对超过2亿种蛋白质进行了结构预测——几乎是科学界已知的所有蛋白质。这2亿种蛋白质的结构预测数据依然向公众免费开放，使研究人员能够像使用谷歌搜索信息一样搜索蛋白质的结构，为研究人员即时提供他们正在研究的任何蛋白质的预测模型，大大减少了他们曾经需要花在确定蛋白质结构上的时间。

中国科学家已经将AI应用到化学科研领域

2024年的诺贝尔化学奖和物理学奖，都与人工智能有关。这是否反映出未来科研的新风向？

南京大学化学化工学院教授、博导郑鹏主要从事化学和生物学交叉的前沿科学研究领域，他向现代快报记者解释了人工智能在化学领域的应用。“2024年诺贝尔化学奖得主大卫·贝克（David Baker）近几十年来一直从事蛋白质设计研究，设计出自然界中不存在的蛋白质分子，使其具有更好的功能或新颖的结构。”郑鹏介绍，蛋白质由氨基酸排列组合而成，设计难度非常高，最近5至10年里伴随着人工智能的发展，大卫·贝克将人工智能引入到蛋白质设计领域，使得蛋白质设计得到了质的飞跃，设计出了很多具有应用价值的蛋白。

郑鹏说，蛋白质是由氨基酸线性排列组合构成，但绝大部分蛋白质只有具备正确的三维结构才能行使功能，如何预测和得到蛋白的三维结构对科学家来说是一个很大的难题。而来自谷歌公司的戴米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·江珀（John M.Jumper）两位科学家，通过开发AlphaFold人工智能模型，实现了根据氨基酸序列准确预测蛋白质结构的突破，“结构知道了，对应的功能也就能知道。”

两组科学家从不同的方向来研究蛋白质领域，为什么他们的研究如此重要呢？郑鹏举例说，“如果我们可以准确预测蛋白质结构、设计相应的蛋白质和分子，那么就可以根据癌症相关的蛋白，改造已有的蛋白，设计靶向药物，所以说他们的研究意义是非凡的，在人类生命健康领域有重要的应用，他们获得诺贝尔化学奖是众望所归。”

郑鹏所带领的课题组正是从事相关领域的研究，他们运用人工智能算法来设计新的蛋白，课题组成功设计了一系列肌肉蛋白，其热稳定性可以超过120℃，未来可以作为材料在极端条件下使用。课题组还利用人工智能，针对新冠病毒、猴痘病毒及一些疾病来设计药物。面对新冠疫情，郑鹏带领团队最早在国际上揭示了N501Y突变导致病毒具有更强传染性的原因，该成果被世界卫生组织报告引用。

郑鹏说，人工智能在助力化学和生命科研领域都已经起到了颠覆性的作用，我国不少科学家都已经利用AI设计了一系列更好的蛋白。“诺贝尔化学奖获得者就是最早将AI应用在蛋白质设计领域，取得了重大突破，人工智能已经应用在很多学科、各行各业中。”

现代快报+记者 于露 是钟寅 李鸣 李楠