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      2024年諾貝爾化學獎揭曉:AI 預測蛋白質結構

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      他們的研究,讓我們可以期待每天都有更多的生物之謎被揭示

      文 |王小



      10月9日,瑞典皇家科學院宣布,2024年諾貝爾化學獎將頒發給大衛·貝克(David Baker),另一半授予杰米斯·哈薩比斯(Demis Hassabis)約翰·詹珀(John M.Jumper),以表彰他們對蛋白質科學的開創性貢獻。

      今年被科學界認可的發現之一是涉及壯觀的蛋白質的構建,另一個是關于實現一個50年前的夢想:從氨基酸序列中預測蛋白質結構。諾貝爾化學委員會主席Heiner Linke說:“這兩種發現都開辟了巨大的可能性。”

      此次獲獎的大衛·貝克完成了設計全新蛋白質的非凡壯舉,而杰米斯·哈薩比斯和約翰·詹珀開發了一個人工智能(AI)模型,以解決一個50年前的挑戰:預測蛋白質的復雜三維結構。

      他們的研究,讓我們可以期待每天都有更多的生物之謎被揭示。

      No.1 三人開啟一個新未來

      “沒有蛋白質,生命就無法存在”,如果說蛋白質結構預測是為了理解自然,那么蛋白質設計就是創造自然了。

      瑞典皇家科學院在一份聲明中表示,“我們現在可以預測蛋白質結構并設計自己的蛋白質,這給人類帶來了巨大的好處。”

      正是貝克,在2003年成功從頭設計(De novo design)了一種新的蛋白質。

      這一奇思妙想來自對生物的深刻思考,蛋白質僅靠20種氨基酸的排列組合,支撐起了整個生物界。既然算法可以從蛋白的序列預測出結構了,那反過來是不是可以通過功能來設計對應的結構,再用逆向算法把結構推導回序列呢?這種方式被科學家稱為蛋白質的“從頭設計”(De novo design),也就是在沒有模板參照的情況下設計出自然界中不存在的蛋白,并完成特定功能。

      大衛·貝克團隊設計了一個含有93個氨基酸殘基的α/β蛋白,具有全新的拓撲結構,能夠自動折疊成球狀并非常穩定。這個蛋白被命名為Top7,這是人類第一次獲得了非自然界來源的全新蛋白質,代表著人類在從頭設計蛋白領域邁出了一大步。David Baker也因此被一些媒體稱為“上帝之手”。

      此后,貝克團隊創造了一系列創新蛋白質,這些蛋白質在藥品、疫苗、納米材料和傳感器中都有應用。在人工智能預測蛋白結構,大衛·貝克也是其中的重要力量。他開發了著名的Rosetta軟件,極大地推動了蛋白質結構預測的進展。

      繼大衛·貝克之后,杰米斯·哈薩比斯和約翰·詹珀推出的AlphaFold2,不僅帶來了基于人工智能的突破,他們的模型還可以預測研究人員確定的近2億種蛋白質的結構。

      2020年11月30日,AlphaFold2在國際蛋白質結構預測競賽(CASP)中一舉奪魁,其預測的蛋白質結構已達到原子精度,可與實驗測得的結構相媲美。要知道,多年來,科學家只能通過核磁共振、X射線和冷凍電鏡技術來確定蛋白質的結構。他們需要為了一個蛋白質結構反復試驗,其間花費了數年時間和巨額費用。2005年,《科學》雜志在創刊125周年之際將預測蛋白質結構列為125個最具挑戰性的科學問題之一。因此,AlphaFold的這次勝利被視為解決了50年來生物學領域的一個重大挑戰。

      AlphaFold數據庫就是蛋白質結構的“谷歌搜索”,要認識某個蛋白質結構只需在數據庫搜索可立即獲得結果,這可以讓科學家能夠集中精力加快實驗研究。現在,AlphaFold2已被全球數百萬科學家使用,以解決抗生素耐藥性和塑料降解等問題。

      No.2 都是工作狂

      成立僅一年的AI制藥公司Xaira Therapeutics,在2023年吸引到10億美元的單輪融資,這家公司的聯合創始人正是大衛·貝克。他也是美國生化學家、華盛頓大學蛋白質設計研究所所長。

      中國科研人員王順智在接受《中國科學報》采訪時回憶稱,“我博士后期間熬的夜比讀博時候還多!”是因為他有一個瘋狂的導師——大衛·貝克。導師每一次重現那種對科研“沖勁兒”時,都令他十分佩服。大衛·貝克是一位 “純粹科學家”,全身心撲在科研上,一得空就泡在實驗室,談起研究就像打了“雞血”。

      “強將手下無弱兵”,2023年,王順智以共同第一作者身份在《科學》(Science)發表論文,采用一種人工智能強化學習算法,開發了一款強大的新型蛋白質設計軟件。該成果是利用人工智能開展蛋白質科學研究的里程碑。

      在大衛·貝克的公司融資時,“天才”哈薩比斯創建的公司——DeepMind已聞名于世界。在少年就以國際象棋成名的哈薩比斯,在劍橋大學主修計算機時,已顯示出了其與眾不同的觀點,他不認同劍橋當時研究人工智能的方法。“他們的研究方式完全關于邏輯的。在我看來,這顯然行不通。你永遠不可能為它編寫足夠多的知識。”他曾對媒體說。

      34歲時,2010年哈薩比斯與朋友共同創辦了DeepMind,向世界證明AI的最好方式是游戲。但DeepMind在一場預測蛋白質如何折疊的競賽中獲勝。

      四年后,DeepMind被谷歌以四億英鎊的價格收購,也為英國最接近馬斯克式野心的一個企業。“我一直工作到凌晨四點左右。”哈薩比斯曾在接受媒體采訪時說,“有時是四點半,視情況而定。”他一天有兩個工作日,如果“第一個工作日”的工作是經營公司,指導700名員工(其中400名博士),努力保持DeepMind作為世界領先的AI公司的地位,“第二個工作日”就是提醒自己為什么要經營這家公司。這涉及計算機科學、數學,并且要緊跟這些領域的最新前沿。他說:“那是我做研究的時候。”

      正是在DeepMind,哈薩比斯的戰友約翰·詹珀,帶領團隊創建了AlphaFold,這是一種人工智能模型,可以根據氨基酸序列高精度預測蛋白質結構。

      詹珀出生于美國阿肯色州的一個農場,本科就讀于離家不遠的私立名校學習理論物理,在芝加哥大學獲得博士學位,主要研究方向是使用ML來模擬蛋白質折疊和動力學。

      詹珀的一位師弟曾專門寫了一篇文章分析詹珀的工作能力:一、深厚的數學、物理學功底;二、足夠的蛋白質領域知識;三、高超的編程技能;四、深刻的深度學習理解。這位擁有深厚專業知識和工作經驗,善于教學,言談幽默,工作高效,注重實際效果的人,很自然AlphaFold團隊中成為核心和領導。

      詹珀的同事常調侃,無論何時給詹珀發郵件,總能得到他迅捷的回復,而有時候,詹珀回復郵件的時間顯示為凌晨四五點。

      在DeepMind,不止一位同事曾問過詹珀,為何在畢業后不繼續學術生涯。他的回答很直接,我存的錢快花完了,我還要養孩子啊。

      2024年的諾貝爾獎單項獎金為1100萬瑞典克朗,與2023年持平,約合人民幣745萬元。化學,是諾貝爾獎創立者阿爾弗雷德·諾貝爾自己工作中最重要的學科,他的發明以及他采用的工業工藝都是基于化學知識。

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