借助AI模型破解蛋白质结构的密码

科技新闻 2024-10-11190网络

10月9日,在瑞典斯德哥尔摩举行的2024年诺贝尔化学奖公布现场,屏幕显示奖项得主美国华盛顿大学的戴维·贝克、英国伦敦谷歌旗下人工智能公司“深层思维”的德米斯·哈萨比斯和约翰·江珀。

瑞典皇家科学院10月9日宣布,将2024年诺贝尔化学奖授予三名科学家,以表彰他们在蛋白质设计和蛋白质结构预测领域作出的贡献。

创造出“一种又一种富有想象力的蛋白质”  

据诺贝尔奖官网消息,瑞典皇家科学院决定将2024年诺贝尔化学奖一半颁发给戴维·贝克,以表彰他在“蛋白质设计”领域的贡献,另一半由德米斯·哈萨比斯和约翰·江珀共同获得,以表彰他们在“蛋白质结构预测”方面的贡献。

评奖委员会在当天发布的新闻通报中称,“他们破解了蛋白质奇妙结构的密码”,“戴维·贝克成功地完成一项几乎不可能的壮举,制造出全新种类的蛋白质。德米斯·哈萨比斯和约翰·江珀开发出人工智能模型来解决预测蛋白质复杂结构的问题。这些发现蕴藏着巨大潜力。”

通报称,2003年,戴维·贝克成功设计出一种新的蛋白质。此后,他的研究小组创造出“一种又一种富有想象力的蛋白质”,它们可被用于药物、疫苗、纳米材料和微型传感器等。  

帮助科研人员更好了解抗生素耐药性  

德米斯·哈萨比斯和约翰·江珀的发明则解决了自20世纪70年代以来的一项科研难题:蛋白质结构预测。2020年,他们开发出人工智能模型AlphaFold2,能够预测几乎所有已确定的蛋白质结构。自从取得突破以来,AlphaFold2被来自190个国家的200多万人使用,以帮助科研人员更好地了解抗生素耐药性等。

诺贝尔化学奖委员会主席海纳·林克表示,“今年获奖的一项发现涉及惊人的蛋白质构建,另一项实现了50年来的梦想:通过氨基酸序列预测蛋白质结构。这两个发现开辟了巨大可能性。”

贝克1962年出生于美国华盛顿州西雅图,1989年获加州大学伯克利分校博士学位,现为华盛顿大学西雅图分校教授。

哈萨比斯1976年出生于英国伦敦,2009年获伦敦大学学院博士学位,现任英国伦敦谷歌旗下人工智能公司“深层思维”首席执行官。

江珀1985年出生于美国阿肯色州小石城,2017年获芝加哥大学博士学位,现任英国伦敦谷歌旗下人工智能公司“深层思维”高级研究科学家。

回顾

过去五年获奖名单

2023年:美国麻省理工学院教授蒙吉·巴文迪、美国哥伦比亚大学教授路易斯·布鲁斯和美国纳米晶体技术公司前首席科学家阿列克谢·叶基莫夫,因在发现和合成量子点方面所作出的贡献获化学奖。  

2022年:美国化学家卡罗琳·贝尔托齐、丹麦化学家莫滕·梅尔达尔和美国化学家卡尔·巴里·沙普利斯,因在点击化学和生物正交化学方面所作出的贡献获化学奖。  

2021年:美国科学家戴维·麦克米伦和德国科学家本亚明·利斯特,因在不对称有机催化研究方面的贡献获化学奖。  

2020年:法国生物化学家玛纽埃勒·沙尔庞捷和美国生物化学家珍妮弗·道德纳,因在基因编辑技术方面的贡献获化学奖。  

2019年:美国物理学家约翰·古迪纳夫、英国化学家斯坦利·惠廷厄姆和日本化学家吉野彰,因在锂电池研发领域所作出的贡献获化学奖。

聚焦

攻克长达半个世纪难题:预测蛋白质复杂结构

今年化学奖得主的两大发现令人瞩目:一是如何构建令人惊叹的个性化蛋白质;二是实现了长达50年的梦想——仅凭氨基酸序列就能预测蛋白质的结构。

其中,哈萨比斯与江珀借助人工智能(AI)模型,攻克了长达半个世纪之久的难题——预测蛋白质的复杂结构。瑞典皇家科学院称:“这些发现的潜力不可估量。”  

推陈出新:

创造出具有药物等功能的蛋白质  

创造出了具有药物、疫苗、纳米材料和微型传感器等功能的蛋白质。

生命的多样性正是蛋白质作为卓越化学工具的明证。它们掌控并驱动着所有赋予生命活力的化学反应。此外,蛋白质还扮演着激素、信号分子、抗体以及组织构建基石等多重角色。

蛋白质由20种不同类型的氨基酸构成,是生命不可或缺的基础。早在2003年,贝克就巧妙地利用这套“构建积木”,设计出了一种全新的蛋白质,它与所有已知蛋白质截然不同。

此后,贝克所领导的团队更是不断推陈出新,创造出了具有药物、疫苗、纳米材料和微型传感器等功能的蛋白质。  

重大突破:

AI模型成功预测2亿种蛋白质结构  

另一个重大发现是科学家能够预测蛋白质的结构了。蛋白质中的氨基酸像长串珠子一样连接在一起,折叠成复杂的三维结构,这种结构对蛋白质的功能至关重要。自20世纪70年代以来,科学家们就一直在努力根据氨基酸序列预测蛋白质的结构,但这一直是个巨大的挑战。

四年前,这一领域迎来了重大突破。2020年,哈萨比斯与江珀提出了名为AlphaFold 2的AI模型。借助这一模型,他们成功预测了科学家已知的几乎所有2亿种蛋白质的结构。

自这一突破以来,已有全球190个国家的超过200万人使用AlphaFold 2在疟疾疫苗、癌症治疗和酶设计等领域取得了重要发现。此外,研究人员还能更深入地了解抗生素耐药性,并创建出能够分解塑料的酶的图像。  

再次飞跃:

新模型或带来生物科学研究的变革 

今年5月,谷歌推出革命性的模型AlphaFold 3登上国际顶级期刊《自然》杂志。AlphaFold 3能够预测所有生命分子的结构和相互作用。在预测蛋白质与其他分子的相互作用上,AlphaFold 3相比现有方法至少提高了50%的准确率,针对一部分相互作用类别甚至提高了1倍。

AlphaFold 3是基于其2020年推出的AlphaFold 2研发而来。这使得AlphaFold 3成为首个超越基于真实生物分子结构预测工具的AI系统。

AlphaFold 3不仅限于蛋白质,将探索更广泛的生物分子。这一再次飞跃可能影响从开发生物可再生材料和更具弹性的作物,到加速药物设计和基因组学研究,带来生物科学研究的变革。  

整合:史明磊 来源:新华社、中新网、瑞典皇家科学院官网、诺贝尔官网 图片:新华社

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