2024年诺贝尔化学奖：破解蛋白质结构密码
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2024-10-10
北京时间10月9日下午5点45分许，2024年诺贝尔化学奖揭晓。来自华盛顿大学的美国科学家David Baker获奖，以表彰其在计算蛋白质设计方面的贡献：他开发了一种名为Rosetta的计算机程序，能够分析现有蛋白质的信息并构建自然界中不存在的新蛋白质，这些新蛋白质在药物、疫苗、纳米材料和微型传感器等领域有着广泛的应用；另一半则共同授予英国科学家Demis Hassabis和John M. Jumper，以表彰其在蛋白质结构预测方面的贡献：他们在谷歌DeepMind工作，开发了一种名为AlphaFold的人工智能工具，它能够预测几乎所有已知的2亿种蛋白质的结构。
他们破解了蛋白质奇妙结构的密码
2024 年诺贝尔化学奖是关于蛋白质的——生命中巧妙的化学工具。David Baker 成功地完成了一项几乎不可能完成的壮举——构建全新蛋白质种类。Demis Hassabis 和 John Jumper 则开发了一个 AI 模型用来攻克一个半个世纪以来的难题——预测蛋白质的复杂结构。这些发现具有巨大的潜力。
生命的多样性证明了蛋白质作为化学工具的惊人能力。它们控制并驱动所有化学反应，这些化学反应共同构成了生命的基础。蛋白质还充当激素、信号物质、抗体和不同组织的组成部分。
“今年获得认可的发现之一涉及构建非凡的蛋白质。另一个则是实现了一个 50 年的梦想：根据蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质结构。这两项发现都开辟了巨大的可能性，“诺贝尔化学委员会主席 Heiner Linke 说。
蛋白质通常由 20 种不同的氨基酸组成，可以说是生命的基础模块。2003 年，David Baker 成功地使用这些模块设计出了一种不同于任何其他蛋白质的新蛋白质。从那时起，他的研究小组创造了一个又一个富有想象力的蛋白质，包括可用作药物、疫苗、纳米材料和微型传感器的蛋白质。
第二个发现涉及蛋白质结构的预测。在蛋白质中，氨基酸以长链的形式连接在一起，这些长链折叠形成三维结构，这对蛋白质的功能起着决定性作用。自 1970 年代以来，研究人员一直试图从氨基酸序列预测蛋白质结构，但这是出了名的困难。然而，四年前，出现了惊人的突破。
2020 年，Demis Hassabis 和 John Jumper开发了一个名为 AlphaFold2 的 AI 模型。在它的帮助下，他们已经能够预测研究人员已经识别的几乎所有 2 亿种蛋白质的结构。自他们取得突破以来，AlphaFold2 已被来自 190 个国家/地区的 200 多万人使用。在众多的科学应用中，研究人员现在可以更好地了解抗生素耐药性，并创建能够分解塑料的酶的图像。
没有蛋白质，生命就无法存在。我们现在能够预测蛋白质结构并设计我们自己的蛋白质，这给人类带来了巨大的好处。