2024年的諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)，也給了人工智能。

10月9日，瑞典皇家科學(xué)院宣布將本年度諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)授予三位科學(xué)家，其中，一半授予美國(guó)華盛頓大學(xué)的戴維·貝克，以表彰其在計(jì)算蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)方面的貢獻(xiàn)，另一半則共同授予英國(guó)倫敦谷歌旗下人工智能公司“深層思維”的德米斯·哈薩比斯和約翰·江珀，以表彰其在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方面的貢獻(xiàn)。

戴維·貝克、德米斯·哈薩比斯和約翰·江珀。圖/諾貝爾獎(jiǎng)委員會(huì)官網(wǎng)

無(wú)論貝克的蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)發(fā)明，還是哈薩比斯和江珀的蛋白質(zhì)測(cè)定的發(fā)現(xiàn)，都極大地開(kāi)拓了人類對(duì)蛋白質(zhì)的認(rèn)知。蛋白質(zhì)不只是生命的基本物質(zhì)，而且還有更多的作用，如充當(dāng)激素、信號(hào)物質(zhì)、抗體和不同組織的組成部分。而深入了解蛋白質(zhì)，將給人類帶來(lái)更多更大的益處。

人類可以創(chuàng)造蛋白質(zhì)

2003 年，貝克成功地使用一個(gè)人工智能模型設(shè)計(jì)了一種不同于任何其他蛋白質(zhì)的新蛋白質(zhì)。之后，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)，包括可用作藥物、疫苗、納米材料和微型傳感器的蛋白質(zhì)。

早在1998年，貝克團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了稱為羅塞塔（Rosetta）預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)和設(shè)計(jì)蛋白質(zhì)的軟件。它可以通過(guò)修改氨基酸序列來(lái)設(shè)計(jì)出具有特定功能或性質(zhì)的蛋白質(zhì)，如增強(qiáng)蛋白質(zhì)的穩(wěn)定性、改變蛋白質(zhì)的結(jié)合親和力等。

2003年，貝克團(tuán)隊(duì)讓羅塞塔計(jì)算哪種類型的氨基酸序列可以產(chǎn)生所需的蛋白質(zhì)。羅塞塔不辱使命，搜索了所有已知蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)庫(kù)，并尋找與所需結(jié)構(gòu)相似的蛋白質(zhì)短片段。然后，設(shè)計(jì)出了一個(gè)全新的與現(xiàn)在所有已知的蛋白質(zhì)完全不同的蛋白質(zhì)，稱為Top7。

而且，Top7的結(jié)構(gòu)是自然界中并不存在的獨(dú)特結(jié)構(gòu)，它有93個(gè)氨基酸，比以前設(shè)計(jì)生產(chǎn)的任何蛋白質(zhì)都大。

這個(gè)發(fā)現(xiàn)的重要意義在于，人類可以像自然一樣創(chuàng)造蛋白質(zhì)，但不同于自然創(chuàng)造蛋白質(zhì)是隨機(jī)的，而是有目的的，能夠研發(fā)有針對(duì)性和有效的藥物。例如，研發(fā)破除細(xì)菌耐藥的抗生素，以及治療癌癥和艾滋病的藥物。

預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的新方法

此次共享一半諾獎(jiǎng)的哈薩比斯和江珀，則創(chuàng)建了一個(gè)人工智能模型，從根本上改變了AI模型對(duì)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的測(cè)定。

在蛋白質(zhì)中，氨基酸以長(zhǎng)鏈的形式連接在一起，這些長(zhǎng)鏈折疊形成三維結(jié)構(gòu)，對(duì)蛋白質(zhì)的功能起決定性作用。從20世紀(jì)70年代以來(lái)，研究人員一直試圖從氨基酸序列中預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，但這似乎難于上青天。

為了解決蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)檢測(cè)問(wèn)題，1994年，以美國(guó)馬里蘭大學(xué)約翰·莫爾特為首的一些科學(xué)家啟動(dòng)了一個(gè)名為蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)關(guān)鍵評(píng)估（CASP）項(xiàng)目，之后發(fā)展成為一項(xiàng)競(jìng)賽。

幾年前，研究人員在CASP競(jìng)賽中人工預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)最多只能達(dá)到40%的準(zhǔn)確率。但哈薩比斯團(tuán)隊(duì)借助他們的AI模型阿爾法折疊對(duì)蛋白質(zhì)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到了近60%，能夠預(yù)測(cè)過(guò)去已經(jīng)鑒定出的幾乎所有2億種蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)。而要全面了解蛋白質(zhì)的功能，必須對(duì)其結(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到90%。

之后，哈薩比斯和江珀聯(lián)手研發(fā)了新的AI模型阿爾法折疊-2。2020年，他們帶著這一AI模型參加CASP，評(píng)估結(jié)果時(shí)幾乎讓所有人震驚，他們明白生物化學(xué)50年的挑戰(zhàn)已經(jīng)結(jié)束。在大多數(shù)情況下阿爾法折疊-2的性能幾乎與X射線晶體學(xué)一樣好。

這個(gè)發(fā)明的意義在于，人類有了預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的新方法。過(guò)去，測(cè)定蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)有三大手段，X射線晶體學(xué)、核磁共振技術(shù)和冷凍電鏡三維重構(gòu)技術(shù)。這些方法都有其優(yōu)點(diǎn)和缺陷，不同的研究對(duì)象需要采用不同的方法。

阿爾法折疊的橫空出世，幾乎克服了現(xiàn)有的幾種測(cè)定蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的弱點(diǎn)，在準(zhǔn)確性、速度、效率，以及適用性上都體現(xiàn)了優(yōu)勢(shì)。

這項(xiàng)發(fā)明的重要意義，同樣體現(xiàn)在研發(fā)藥物、診治疾病方面。如艾滋病病毒表面突起蛋白gp120主要與人免疫T細(xì)胞表面蛋白結(jié)合，如果進(jìn)一步確定gp120蛋白的結(jié)構(gòu)，就可以設(shè)計(jì)出阻止其與T細(xì)胞結(jié)合的藥物，以防治艾滋病。

此外，更要看到的是，今年的物理學(xué)獎(jiǎng)和化學(xué)獎(jiǎng)都授予了與人工智能相關(guān)的研究結(jié)果，這或許意味著，人工智能不只是未來(lái)人們工作和研究的工具，還是人類社會(huì)發(fā)展不可或缺的利器。

撰稿/張?zhí)锟?nbsp;編輯/徐秋穎 校對(duì)/賈寧