9 日，瑞典皇家科學院宣佈，將 2024 年諾貝爾化學獎授予 David Baker，以表彰其在計算蛋白質設計方面的貢獻，另一半則共同授予 Demis Hassabis 和 John M. Jumper，以表彰他們在蛋白質結構預測方面的貢獻。
諾獎官網稱，今年的三位諾貝爾化學獎得主破解了蛋白質驚人結構的密碼。2024 年諾貝爾化學獎的主題是蛋白質——生命中精妙的化學工具。化學獎得主 Baker 成功完成了幾乎不可能完成的任務，構建出了全新的蛋白質。
另外兩位共同獲獎者 Hassabis 和 Jumper 開發出 AI 模型AlphaFold2，來解決一個 50 年曆史的問題：預測蛋白質的複雜結構。
Hassabis 和 Jumper 任職於谷歌 DeepMind，昨日的諾貝爾物理學獎頒給了 “AI 教父”，這再次凸顯了諾貝爾獎對人工智能的青睞。
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<h2>David Baker：計算設計蛋白質，為人類健康開闢新篇章</h2>
Baker 出生於西雅圖，1984 年獲得哈佛大學學士學位，1989 年獲得加州大學伯克利分校生物化學博士學位，目前在在華盛頓大學擔任蛋白質設計研究所所長。
他因開發從頭設計自然界從未出現的新型蛋白的技術，獲得 2020 年科學突破獎生命科學獎，並首次使用生成式 AI 從頭設計出了全新的抗體，有望讓 AI 從頭設計蛋白進入抗體藥物市場。
他還堪稱蛋白質設計領域 “鼻祖級” 人物，比 DeepMind 更早提出了預測和設計蛋白質三維結構的方法，甚至設計出了一款比 AlphaFold 更早的蛋白結構設計算法——RoseTTAFold。
他的研究小組創造出了一個又一個富有想象力的蛋白質，包括可用作藥物、疫苗、納米材料和微型傳感器的蛋白質。
Baker 在獲獎新聞發佈會上表示：“蛋白質設計能夠讓世界在健康、醫學以及外部技術領域變得更加美好，對此我感到非常興奮。”
頒獎儀式結束後，當一名記者問他是否有最喜歡的蛋白質時，他回答説：“我喜歡所有的蛋白質，我不想挑最喜歡的。”
“蛋白質是使生命得以存在的分子。” 諾貝爾化學獎委員會主席 Heiner Linke 在談到 Baker 的貢獻時表示：
<blockquote>
“他開發的計算工具現在使科學家能夠設計出具有全新形狀和功能的新型蛋白質，為人類的最大福祉開闢了無限的可能性。”
</blockquote>
<h2>AlphaFold2：用 AI 破解蛋白質摺疊難題</h2>
Hassabis 於 1976 年出生於倫敦，畢業於劍橋大學計算機科學專業。2010 年，Hassabis 與他人共同創立了 DeepMind，四年後，谷歌以 6.5 億美元收購了該公司。
DeepMind 的目標是打造通用人工智能，即能夠完成人類大腦所能完成的任何事情的 AI。該公司還探索了其他有助於實現這一目標的技術，其中一項技術就是 AlphaFold。
Jumper 出生於美國，2017 年，他以研究員身份加入該實驗室，並與 Hassabis 等人一起研究 AlphaFold。
2020 年，Demis Hassabis 和 John Jumper 提出了一個名為 AlphaFold2 的 AI 模型。藉助它，他們能夠預測研究人員發現的幾乎所有 2 億種蛋白質的結構。
委員會在頒獎稿中寫道：
<blockquote>
自他們取得突破以來，AlphaFold2 已被來自 190 個國家的 200 多萬人使用。在眾多科學應用中，研究人員現在可以更好地瞭解抗生素耐藥性並創建可以分解塑料的酶的圖像。
</blockquote>
AlphaFold2 能夠直接從蛋白質的氨基酸序列中預測蛋白質的 3D 結構，並且達到原子級精度，被認為解決了困擾人類 50 年曆史的蛋白質摺疊挑戰，迅速推進了人類對基本生物過程的理解，並促進藥物設計。
在該模型出現之前，科學家們要花幾個月甚至幾十年的時間來精確定位單個蛋白質的形狀，而 AlphaFold2 可以在幾個小時甚至幾分鐘內完成這項工作。
2024 年 5 月，Jumper 的團隊發佈了 AlphaFold3，除了蛋白質之外，它還可以預測其他分子，如 DNA 和 RNA。與它的前身不同，AlphaFold3 不是開源的。
去年的諾貝爾化學獎頒給了 Moungi Bawendi、Louis Brus 和 Aleksey Ekimov，以表彰他們發現了名為 “量子點” 的微小粒子。量子點如今被廣泛用於在平板屏幕、發光二極管（LED）燈等。

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化學獎再次凸顯諾獎委員會對 AI 的青睞。David Baker 利用 AI 構建出全新的蛋白質，Demis Hassabis 和 John Jumper 任職於谷歌 DeepMind，開發出 AI 模型 AlphaFold2，來預測蛋白質的複雜結構。

- 2024 年諾貝爾化學獎授予 David Baker、Demis Hassabis 和 John M. Jumper。  
- Baker 因計算蛋白質設計貢獻獲獎，Hassabis 和 Jumper 因開發 AlphaFold2 預測蛋白質結構獲獎。  
- AlphaFold2 解決了蛋白質摺疊難題，推動藥物設計和生物過程理解。  

2024 年諾貝爾化學獎揭曉！用 AI“創造” 蛋白質，AlphaFold 開發者獲獎！