诺贝尔化学奖得主「靠AI设计蛋白质」　台学者：药物研发主流

▲2024年诺贝尔化学奖，由英美3名学者共同获得。（图／摘自诺贝尔官网）

记者许敏溶／台北报导

2024年诺贝尔化学奖在台湾时间今（9日）揭晓，美英两国3学者因蛋白质设计与结构研究共同获奖。国内学者指出，三位学者研发生成式AI，设计出新的蛋白质、抗体与药物，不仅让开发药物速度加快且精准度提高，也降低成本与进入门槛，是非常了不起成就，也是未来抗体筛选与药物设计主流，获奖实至名归。

根据诺贝尔奖官网资料，今年诺贝尔化学奖由3名学者共享，包括华盛顿大学的生物化学教授贝克（David Baker）以计算蛋白质设计方面的成就获奖，以及英国Google DeepMind的琼珀（John Jumper）及哈萨比斯（Demis Hassabis），表彰两人在蛋白质结构预测方面成就。

台湾科技媒体中心今天举办线上记者会，邀请阳明交通大学生化暨分子生物研究所教授黄介嵘、中研院生化所研究员徐尚德、中研院生化所副研究员吴昆峰 、清华大学化学系助理教授杨自雄，说明今年三位诺贝尔化学奖得主贡献，但三位得主都未曾来过台湾。

中研院生化所副研究员吴昆峰指出，研究蛋白质折叠领域是非常困难，困扰科学家50多年时间，但贝克开发出软体「罗萨塔」（Rosetta），成功开发出人工设计酵素，等于是全球技术最领先者，可进行蛋白质设计。之后琼珀及哈萨比斯，利用AlphaFold2这个AI模型，成功预测蛋白质结构，相信上述技术是未来抗体筛选与药物设计的主流。

徐尚德则表示，曾经听过几次贝克的演讲，目前贝克虽然60多岁，但看起来像是刚出社会不久。特别的是，贝克充满好奇心，喜欢到处看实验室的人，想要进入其实验室的人，不是透过谁来推荐，而是要有想法，若这个研究主题与想法能说服贝克，就能进入其实验室。

清大化学系助理教授杨自雄指出，本届三位诺贝尔化学奖得主，透过生成式AI，设计出新的抗体与蛋白质与药物，不仅开发药物非常快速，精准度也提高，也降低成本。而过去进入药物开发，都需要一定知识，透过三人的生成式AI模型，可以用问问题方式解决，也降低进入的研究门槛。