未來，人們談起2024年的諾貝爾獎，或許會將其命名為“諾獎AI年”。繼物理學(xué)獎頒給兩位“AI教父”之后，化學(xué)獎又頒給了與人工智能密切相關(guān)的科學(xué)家。
當?shù)貢r間10月9日，瑞典皇家科學(xué)院宣布，將2024年諾貝爾化學(xué)獎授予大衛(wèi)·貝克（David Baker）、戴米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）和約翰·江珀（John M.Jumper），以表彰他們在蛋白質(zhì)設(shè)計和蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測領(lǐng)域作出的貢獻。3名獲獎?wù)吖搏@得1100萬瑞典克朗（約合745萬元人民幣）獎金。
諾獎官網(wǎng)截圖
人工智能將節(jié)省確定蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)上的時間
蛋白質(zhì)，一直是諾貝爾化學(xué)獎青睞的研究方向。蛋白質(zhì)是執(zhí)行生命功能的最重要的生物大分子，是生命的重要組成部分，也是化學(xué)家研究的重要對象，例如消化食物所需要的酶就是一種蛋白質(zhì)。
但以往的化學(xué)研究主要靠猜測、嘗試、糾錯，再猜測、再嘗試……這種研究范式下，科研人員必須在不斷試錯的過程中取得發(fā)現(xiàn)，研究效率低、成本高。隨著化學(xué)研究對象日益復(fù)雜化、高維化，面對龐大的化學(xué)空間，配方和工藝的搜索常常止步于局部最優(yōu)，無法進行全局探索。
數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能給化學(xué)研究帶來不同的可能性。諾貝爾獎官方表示，2024年諾貝爾化學(xué)獎的主題是蛋白質(zhì)——生命中巧妙的化學(xué)工具。貝克成功完成了幾乎不可能的任務(wù)，構(gòu)建了大量全新的蛋白質(zhì)。哈薩比斯和江珀開發(fā)了一種人工智能模型，解決了一個50年來的難題：預(yù)測蛋白質(zhì)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)。這些發(fā)現(xiàn)具有巨大的潛力。
據(jù)介紹，蛋白質(zhì)由20種不同的氨基酸組成，這些氨基酸可以被視為生命的構(gòu)建模塊。2003年，貝克成功利用這些模塊設(shè)計出一種全新蛋白質(zhì)。他開發(fā)了著名的Rosetta軟件，極大地推動了蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測的進展。從那時起，他的研究團隊創(chuàng)造了一個又一個富有想象力的蛋白質(zhì)，包括可用于藥物、疫苗、納米材料和微小傳感器的蛋白質(zhì)。同時，他還將深度學(xué)習(xí)技術(shù)引入Rosetta軟件，并率先公開RoseTTAFold的源代碼。
諾獎直播截圖
哈薩比斯和江珀則是主導(dǎo)了人工智能模型AlphaFold的開發(fā)。哈薩比斯是DeepMind的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官，同時也是AlphaFold項目的負責(zé)人。江珀則是AlphaFold項目的首席高級研究員。如今，AlphaFold2已對超過2億種蛋白質(zhì)進行了結(jié)構(gòu)預(yù)測——幾乎是科學(xué)界已知的所有蛋白質(zhì)。這2億種蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)預(yù)測數(shù)據(jù)依然向公眾免費開放，使研究人員能夠像使用谷歌搜索信息一樣搜索蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)，為研究人員即時提供他們正在研究的任何蛋白質(zhì)的預(yù)測模型，大大減少了他們曾經(jīng)需要花在確定蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)上的時間。
中國科學(xué)家已經(jīng)將AI應(yīng)用到化學(xué)科研領(lǐng)域
2024年的諾貝爾化學(xué)獎和物理學(xué)獎，都與人工智能有關(guān)。這是否反映出未來科研的新風(fēng)向？
南京大學(xué)化學(xué)化工學(xué)院教授、博導(dǎo)鄭鵬主要從事化學(xué)和生物學(xué)交叉的前沿科學(xué)研究領(lǐng)域，他向現(xiàn)代快報記者解釋了人工智能在化學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用?！?024年諾貝爾化學(xué)獎得主大衛(wèi)·貝克（David Baker）近幾十年來一直從事蛋白質(zhì)設(shè)計研究，設(shè)計出自然界中不存在的蛋白質(zhì)分子，使其具有更好的功能或新穎的結(jié)構(gòu)。”鄭鵬介紹，蛋白質(zhì)由氨基酸排列組合而成，設(shè)計難度非常高，最近5至10年里伴隨著人工智能的發(fā)展，大衛(wèi)·貝克將人工智能引入到蛋白質(zhì)設(shè)計領(lǐng)域，使得蛋白質(zhì)設(shè)計得到了質(zhì)的飛躍，設(shè)計出了很多具有應(yīng)用價值的蛋白。
鄭鵬說，蛋白質(zhì)是由氨基酸線性排列組合構(gòu)成，但絕大部分蛋白質(zhì)只有具備正確的三維結(jié)構(gòu)才能行使功能，如何預(yù)測和得到蛋白的三維結(jié)構(gòu)對科學(xué)家來說是一個很大的難題。而來自谷歌公司的戴米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）和約翰·江珀（John M.Jumper）兩位科學(xué)家，通過開發(fā)AlphaFold人工智能模型，實現(xiàn)了根據(jù)氨基酸序列準確預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的突破，“結(jié)構(gòu)知道了，對應(yīng)的功能也就能知道?！?/p>
兩組科學(xué)家從不同的方向來研究蛋白質(zhì)領(lǐng)域，為什么他們的研究如此重要呢？鄭鵬舉例說，“如果我們可以準確預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)、設(shè)計相應(yīng)的蛋白質(zhì)和分子，那么就可以根據(jù)癌癥相關(guān)的蛋白，改造已有的蛋白，設(shè)計靶向藥物，所以說他們的研究意義是非凡的，在人類生命健康領(lǐng)域有重要的應(yīng)用，他們獲得諾貝爾化學(xué)獎是眾望所歸。”
鄭鵬所帶領(lǐng)的課題組正是從事相關(guān)領(lǐng)域的研究，他們運用人工智能算法來設(shè)計新的蛋白，課題組成功設(shè)計了一系列肌肉蛋白，其熱穩(wěn)定性可以超過120℃，未來可以作為材料在極端條件下使用。課題組還利用人工智能，針對新冠病毒、猴痘病毒及一些疾病來設(shè)計藥物。面對新冠疫情，鄭鵬帶領(lǐng)團隊最早在國際上揭示了N501Y突變導(dǎo)致病毒具有更強傳染性的原因，該成果被世界衛(wèi)生組織報告引用。
鄭鵬說，人工智能在助力化學(xué)和生命科研領(lǐng)域都已經(jīng)起到了顛覆性的作用，我國不少科學(xué)家都已經(jīng)利用AI設(shè)計了一系列更好的蛋白。“諾貝爾化學(xué)獎獲得者就是最早將AI應(yīng)用在蛋白質(zhì)設(shè)計領(lǐng)域，取得了重大突破，人工智能已經(jīng)應(yīng)用在很多學(xué)科、各行各業(yè)中。”
現(xiàn)代快報+記者 于露 是鐘寅 李鳴 李楠
