科学家凭人工智能破解蛋白质密码获诺奖

三位发现了能够预测甚至设计新型蛋白质（生命的基石）的强大技术的科学家荣获了诺贝尔化学奖。

该奖项被授予了在西雅图华盛顿大学工作的大卫·贝克，以及在谷歌 DeepMind（一家位于伦敦的英美人工智能研究实验室）工作的德米斯·哈萨比斯和约翰·朱珀。

诺贝尔化学委员会主席海纳·林克称，该奖项是对揭开长期存在的科学谜团的研究的表彰。

他说：“这实际上在几十年里一直被视作化学，尤其是生物化学领域的重大挑战。所以，今天所授予的正是这一突破。”

蛋白质是复杂的分子，拥有成千上万的原子，以无数种形状进行扭曲、转动、成环和螺旋。

贝克的工作自 20 世纪 90 年代以来一直受到美国国立卫生研究院的资助，他创建了一个名为 Rosetta 的计算机程序，用于帮助分析综合数据库中现有蛋白质的信息，从而构建自然界中不存在的新蛋白质。

“现在有了这项技术，似乎几乎可以构建任何类型的蛋白质，”诺贝尔委员会的约翰·阿克维斯特（Johan Åqvist）说道。

委员会补充道，哈萨比斯和江普特创建了一个人工智能模型，此模型已能够预测研究人员所确定的近乎所有的 2 亿种蛋白质的结构。

林克说，这两人“成功破解了密码。通过巧妙地使用人工智能，他们使得预测自然界中几乎任何已知蛋白质的复杂结构成为可能。”

定制设计新蛋白质以及更好地理解现有蛋白质的这种能力，能够让研究人员研发出新的药物和疫苗。

它还能够让科学家设计新的酶来分解塑料或其他废弃物，并为有害物质设计精准调节的传感器。

‘我觉得制造更好的药物——更智能、只在身体恰当的时间和部位发挥作用的药物，前景极为良好，’贝克对美联社说道。

他说，一个例子是一种潜在的鼻喷雾剂，其能够减缓或阻止特定病毒（如新冠病毒）的快速传播。另一种则是能够破坏被称为细胞因子风暴这一症状级联的药物。

美国国立卫生研究院的乔恩·洛尔什表示：“这一直是圣杯。”

如果能弄清楚蛋白质序列是如何折叠成其特定结构的，那么就有可能设计出蛋白质序列，让其折叠成以前从未见过且可能对我们有用的结构。

贝克称，哈萨比斯和杰普的人工智能工作为他的团队带来了巨大的推动作用。

他说：“德米斯和约翰在蛋白质结构预测方面的突破，确实向我们凸显了人工智能可能拥有的力量。这促使我们将这些人工智能方法应用于蛋白质设计，从而大大提高了能力和准确性。”

贝克告诉美联社，他在凌晨时分与妻子一同得知自己获得了诺贝尔奖，妻子随即尖叫起来。

“所以这声音也有点震耳欲聋，”他说道。

哈萨比斯在一份声明中称：“获得诺贝尔奖是一辈子的荣耀。”

作为英国顶尖的科技人物之一，他在 2010 年与人共同创立了人工智能研究实验室 DeepMind，这个实验室后来被谷歌收购。

朱珀在同一份声明中说道，能够“因为兑现了计算生物学的长期承诺，助力我们理解蛋白质世界，还为实验生物学家的出色工作提供了信息而获得认可，这是一份荣耀。”

“这是一个关键的证明，表明人工智能会让科学发展得更快，最终也有助于理解疾病和开发治疗手段，”朱珀讲道。