2024 年诺贝尔化学奖授予伦敦 Google DeepMind 的 John Jumper 和 Demis Hassabis，因为他们开发了一种改变游戏规则的 AI 工具来预测蛋白质结构，称为 AlphaFold，以及西雅图华盛顿大学的 David Baker，以表彰他在计算蛋白质设计方面的工作，近年来得到了 Al 的支持。
这是人工智能实现的科学突破首次获得诺贝尔奖。
几年前推出的 AlphaFold 的影响是革命性的，它使研究人员只需按一下按钮即可获得蛋白质结构。
“长期以来，人们一直梦想着通过了解蛋白质的氨基酸序列来预测蛋白质的三维结构......几十年来，这被认为是不可能的，“瑞典隆德大学研究纳米科学的诺贝尔委员会主席海纳·林克 （Heiner Linke） 在颁奖仪式上说。他补充说，今年的获奖者“破解了密码”。三位获奖者分享了 1100 万瑞典克朗（100 万美元）的奖金。
DeepMind 于 2018 年首次推出 AlphaFold，当时它赢得了两年一度的蛋白质结构预测竞赛，称为蛋白质结构预测的关键评估 （CASP）。但真正震撼生命科学界的是 2020 年底发布的AlphaFold2 ，它在 CASP 的许多预测都非常准确，甚至与实验验证的蛋白质结构没有区别。
DeepMind 的联合创始人兼首席执行官 Hassabis 和 AlphaFold 团队负责人 Jumper 领导了 AlphaFold2 的开发。2021 年，DeepMind 免费提供了 AlphaFold2 的底层代码，以及训练模型所需的数据。由位于英国欣克斯顿的欧洲分子生物学实验室（European Molecular Biology Laboratory）的欧洲生物信息学研究所（European Bioinformatics Institute）创建的AlphaFold数据库现在包含了基因数据库中代表的几乎所有生物体的所有蛋白质的结构，总共约有2.14亿个预测。今年，该公司推出了 AlphaFold 的第三个版本，它可以模拟与药物等蛋白质相互作用的其他分子。
Jumper、Hassabis 和他们的同事掀起的革命仍处于早期阶段，AlphaFold 对科学的全面影响可能要几年才能知道。
来源：https://www.nature.com/articles/d41586-024-03214-7
