來源：諾貝爾獎官網(wǎng)你可以想象嗎,？有一個AI大模型,，它能準(zhǔn)確預(yù)測人體中上億個蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)，而且,，其精準(zhǔn)性達到了冷凍電子顯微鏡的觀測水平,。它就是Alphafold,。中國科學(xué)院院士、西湖大學(xué)校長施一公曾評價：這是人工智能對科學(xué)領(lǐng)域最大的一次貢獻,。該模型的兩位開發(fā)者昨天（9日）分享了2024年諾貝爾化學(xué)獎,。瑞典皇家科學(xué)院9日宣布，將2024年諾貝爾化學(xué)獎授予美國華盛頓大學(xué)西雅圖分校的大衛(wèi)·貝克““計算蛋白質(zhì)設(shè)計”,，另一半共同授予英國倫敦的德米斯·哈薩比斯和約翰·江珀“蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測”,。其中，“蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測”正是這個AI模型。他們來自谷歌公司,，解決了一個50年前的問題：預(yù)測蛋白質(zhì)的復(fù)雜結(jié)構(gòu),。自2018年Alphafold首次發(fā)布，到2020年重大改進,，再到后來不斷完善,，該技術(shù)已經(jīng)獲得科學(xué)界普遍認(rèn)可，兩位候選人短短幾年已獲得許多重大科學(xué)大獎,。值得一提的,，德米斯·哈薩比斯和約翰·江珀為70后和80后。這一回,，站在諾獎獎臺上的,，不再是近年來常見的白發(fā)老者。今年諾貝爾化學(xué)獎的主題是蛋白質(zhì)——生命中巧妙的化學(xué)工具,。蛋白質(zhì)是生命的基礎(chǔ),。被釋放的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)信息蘊含著生命信息的密碼，將有力推動生命科學(xué)的發(fā)展,，大大加速針對癌癥,、病毒的抗生素、靶向藥物和新效率的蛋白酶的研發(fā),。但是,，在過去50年中，“蛋白質(zhì)折疊問題”一直是生物學(xué)界的重大挑戰(zhàn),。此前,，生物學(xué)家主要利用X射線晶體學(xué)或冷凍電鏡等實驗技術(shù)來破譯蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)，但這類方法耗時長,、成本高,。幾年前，科學(xué)家用計算機預(yù)測復(fù)雜的蛋白質(zhì)折疊結(jié)構(gòu),，正確率還不到40%,。直到德米斯·哈薩比斯和約翰·江珀所在的谷歌旗下DeepMind公司團隊出現(xiàn)，奇跡出現(xiàn)了,。當(dāng)時,，團隊就有信心攻克這個世界難題。2020年11月30日,，Alphafold2在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測大賽CASP 14中,，對大部分蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的預(yù)測與真實結(jié)構(gòu)只差一個原子的寬度，達到了人類利用冷凍電子顯微鏡等復(fù)雜儀器觀察預(yù)測的水平,，這是蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測史無前例的巨大進步,。已知氨基酸順序的蛋白質(zhì)分子有1.8億個,，但三維結(jié)構(gòu)信息被徹底看清的還不到0.1%。2021年8月,，DeepMind公司在《自然》上宣布已將人類的98.5%的蛋白質(zhì)預(yù)測了一遍,，計劃年底將預(yù)測數(shù)量增加到1.3億個，達到人類已知蛋白質(zhì)總數(shù)的一半,，并且公開了AlphaFold 2的源代碼,，免費開源有關(guān)數(shù)據(jù)集，供全世界科研人員使用,。目前,，AlphaFold 2升級為AlphaFold 3。中國工程院院士李國杰指出：機器學(xué)習(xí)可以正確預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu),，說明機器已掌握了一些人類還不明白的“暗知識”,。值得一提的是，DeepMind團隊還是當(dāng)年大名鼎鼎阿爾法狗的開發(fā)者,，打敗了全部的國際象棋和圍棋高手,。后來，他們致力于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)密碼的破譯,。那么,，AI模型為何擁有如此巨大的分析能力？其原始數(shù)據(jù)何來呢經(jīng),？華東理工大學(xué)教授許建和曾擔(dān)任生物反應(yīng)器工程國家重點實驗室主任,，他說Alphafold原始數(shù)據(jù)就來源于科學(xué)家用傳統(tǒng)方式、花費數(shù)十年時間破解的20多萬個蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu),?！耙?0萬的數(shù)據(jù)，推測出1億多別的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu),，準(zhǔn)確達90%,，這就是AI的神奇之處?！痹S建和表示，自己的實驗室也在以傳統(tǒng)方式（包括冷凍電子顯微鏡,、核磁共振或X射線晶體學(xué)等技術(shù)）破解蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu),，解析一個蛋白質(zhì)，短至一個月,，長的兩三年,，而且僅有1/3的成功率，由此可見Alphafold模型的意義所在,。當(dāng)然,，AI模型目前不能解決所有蛋白質(zhì)預(yù)測,，一些復(fù)雜的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)仍要通過實驗室完成。大衛(wèi)·貝克““計算蛋白質(zhì)設(shè)計”同樣具有劃時代的意義,。想象一下,，如果新合成一種蛋白質(zhì)，能夠識別流感病毒,，是不是有望成為一種新的藥物,？這正是大衛(wèi)·貝克十多年前做的一項實驗。貝克實驗室的夢想,，是設(shè)計出多種不同的蛋白,。這還不僅限于人體蛋白，包括動物,、植物,、病毒蛋白。它將助力于醫(yī)療,、農(nóng)業(yè),、生態(tài)保護各個領(lǐng)域?？墒?，設(shè)計蛋白質(zhì)并非易事，假設(shè)要設(shè)計一個由100個氨基酸組成的蛋白質(zhì),，每一種氨基酸又有20種截然不同的可能,，使將得可能的氨基酸序列總數(shù)高達20的100次方。這幾乎是人類不可完成的任務(wù),。于是,，大衛(wèi)·貝克也借助了AI技術(shù)，其團隊開發(fā)的RoseTTAFold系統(tǒng)在解析蛋白質(zhì)3D結(jié)構(gòu)方面的表現(xiàn)與AlphaFold2的水平幾乎相當(dāng),?？梢灶A(yù)見的是，蛋白質(zhì)設(shè)計新技術(shù)讓人類有能力去挑戰(zhàn)任何類型的靶點,，這是當(dāng)下生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的幸運,，也為人類攻克各類疾病帶來希望。新民晚報記者 張炯強