谷歌DeepMind负责人因蛋白质预测AI与诺贝尔化学奖得主共享荣誉
作者：By Melissa Heikkiläarchive page
在一场中第二次人工智能获得诺贝尔奖瑞典皇家科学院将2024年诺贝尔化学奖的一半授予谷歌深度思维公司联合创始人兼首席执行官德米斯·哈萨比斯和该公司董事约翰·M·贾普珀，以表彰他们利用人工智能预测蛋白质结构的工作。另一半则授予华盛顿大学生物化学教授大卫·贝克，以表彰他在计算蛋白质设计方面的贡献。获奖者将平分一千万瑞典克朗（约一百万美元）的奖金。
这项研究的潜在影响是巨大的。蛋白质是生命的基础，但了解它们的功能涉及确定其结构——这是一个非常难解的谜题，过去每种类型的蛋白质都需要花费数月甚至数年的时间来破解。通过减少预测蛋白质结构所需的时间，今年获奖者开发的这类计算工具正在帮助科学家更好地理解蛋白质的工作原理，并开辟新的研究和药物开发途径。这项技术有望解锁更有效的疫苗，加速癌症治愈的研究速度或者导致完全新的材料。
哈萨比斯和詹伯尔创建了AlphaFold，该工具在2020年解决了科学家们几十年来一直努力解决的问题：根据氨基酸序列预测蛋白质的三维结构。自那以后，这一AI工具被用于预测所有已知科学领域的蛋白质的形状.
他们的最新模型，AlphaFold 3可以预测DNA、RNA以及如配体等分子的结构，这对于药物发现至关重要。DeepMind还发布了源代码和数据库免费将其结果提供给科学家。
“我致力于发展人工智能，是因为它有着无与伦比的潜力来改善数十亿人的生活，”德米斯·哈萨比斯说。“AlphaFold已经被超过两百万的研究人员使用，推进了从酶设计到药物发现的关键工作。我希望我们将来会把AlphaFold视为AI在加速科学发现方面的巨大潜力的第一个证明点，”他补充道。
贝克创建了几种用于设计和预测蛋白质结构的人工智能工具，例如一个罗塞塔系列程序家族2022年，他的实验室创建了一个名为的开源AI工具蛋白质MPNN这有助于研究人员发现之前未知的蛋白质并设计全新的蛋白质。它帮助那些心中有具体蛋白质结构的研究人员找到能折叠成该形状的氨基酸序列。
最近，在九月下旬，Baker实验室宣布它已经开发了定制分子允许科学家精准定位并消除活细胞中与疾病相关的蛋白质。
“蛋白质在进化过程中演化出来以解决生物在进化过程中面临的问题。但今天我们面临着新的问题，比如新冠肺炎。如果我们能够设计出像自然界中通过进化解决旧问题一样有效的新蛋白质来应对新问题，那将是非常强大的力量，”贝克说。 MIT技术评论在2022年。
本文新增了Demis Hassabis的引述。
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