戴维·贝克（左）、德米斯·哈萨比斯（中）和约翰·江珀（右）因在蛋白质设计和蛋白质结构预测领域作出的贡献荣获2024年诺贝尔化学奖。

近日，瑞典皇家科学院宣布，将2024年诺贝尔化学奖授予戴维·贝克、德米斯·哈萨比斯和约翰·江珀，以表彰他们在蛋白质结构预测方面的成就。

诺贝尔化学奖委员会主席海纳·林克指出，今年的诺贝尔化学奖如同“双花并蒂”，他们一方面用计算软件构建出全新蛋白质结构，另一方面则基于氨基酸序列开发出名叫“阿尔法折叠2”的人工智能（AI）模型，实现对蛋白质复杂结构的预测。

从头设计全新蛋白质

2024年诺贝尔化学奖“花落”蛋白质，是因为蛋白质对生命至关重要。没有蛋白质，生命就不可能存在。蛋白质如同生命体内的“能工巧匠”，以其独特的化学能力，编织出生命的多样性与复杂性。它们掌控并驱动生命体内所有的化学反应，这些反应共同构筑了生命的宏伟蓝图。同时，蛋白质可谓“千面女郎”，扮演着激素、信号物质、抗体以及身体组织构建者等多种角色。

蛋白质通常由20种不同的氨基酸组成，这些氨基酸如同组成生命的“积木”。2003年，戴维·贝克利用“积木”，成功创造出一种新蛋白质，开启了构建全新蛋白质的大门。此后，他的研究小组不断发挥创意，创造出一系列富有想象力的蛋白质。这些蛋白质正在药物、疫苗、纳米材料和微型传感器等多个领域“大展拳脚”。

精准预测蛋白质结构

在蛋白质的世界里，氨基酸以长链的形式相连，折叠成复杂的三维结构，这些结构对蛋白质的功能至关重要。自20世纪70年代以来，科学家一直致力于根据氨基酸序列预测蛋白质结构，但这是一项极其艰巨的任务。因为有些氨基酸和其他氨基酸相互吸引、相互作用；有些氨基酸则具有疏水性，且氨基酸链形成了复杂的形状，使精准确定蛋白质结构难上加难。

人工智能（AI）模型“阿尔法折叠2”的横空出世，为解决这一萦绕在科学家心头50年的难题带来了转机。2020年，德米斯·哈萨比斯和约翰·江珀研制出“阿尔法折叠2”。在该模型的帮助下，科学家们已能预测2亿多种蛋白质的结构。自问世以来，“阿尔法折叠2”得到190个国家和地区200多万研究人员的应用。有了这一模型，研究人员能够更深入地研究抗生素的耐药性，并设计出能分解塑料的酶。

人工智能助力解决难题

化学奖获奖成果不仅是基础科学的突破性进步，还显示出人工智能已成为推动基础科学的重要工具。利用这一技术，科学家得以基于此前研究构建新型模型，得以处理海量数据，更新传统的方法，得以加速研究，推动多领域基础科学实现新的进展。戴维·贝克指出，蛋白质结构预测真正凸显了人工智能的力量，使人们得以将人工智能方法应用于蛋白质设计，大大提高了设计的能力和准确性。

人工智能正帮助科研人员解决传统科学方法难以应对的问题。英国伦敦国王学院分子生物物理学教授丽夫卡·艾萨克森说：“我们传统上采用费力的实验方法来分析蛋白质形状，这可能需要数年时间。得益于这项技术，我们能够更好地跳过这一步，更深入地探究蛋白质的功能和动态，提出不同的问题，并有可能开辟全新的研究领域。”

人工智能技术俘获诺贝尔评奖委员会的“芳心”更反映出人工智能与多学科融合，推动科学研究突破边界这一重要的探索趋势。诺贝尔化学委员会评委邹晓冬表示，技术与基础科学的交叉融合在未来将成为常态，而人工智能技术作为这一融合过程中的核心驱动力之一，将推动科学研究不断突破传统框架，实现更加深远、广泛的创新。

如今，人工智能不但能解决难题，而且还改变了科学家从事科学研究的方式。科学家从问题出发，通过人工智能技术寻求解决方案，这不仅在生物、化学和物理等领域中发挥革命性作用，还将推动众多不同学科的融合，推动科学研究突破边界，并对人类未来产生深远影响。

综合新华网、科技日报