瑞典皇家科学院决定将2024年诺贝尔化学奖的一半授予大卫·贝克 （David Baker），表彰他在“计算蛋白质设计”方面的贡献，另一半则共同授予德米斯·哈萨比斯Demis Hassabis和约翰·M·朱姆珀John M. Jumper，表彰他们在“蛋白质结构预测”方面的成就。
2024年诺贝尔化学奖得主德米斯·哈萨比斯Demis Hassabis 和约翰·朱姆珀John M. Jumper成功利用人工智能预测了几乎所有已知蛋白质的结构。
2020年，哈萨比斯和朱姆珀推出了一个名为AlphaFold2的AI模型。借助这一工具，他们几乎预测了所有已被研究人员鉴定出的2亿种蛋白质的结构。自从这一突破以来，AlphaFold2已被来自190个国家的超过200万人使用。在众多科学应用中，研究人员如今能够更好地理解抗生素耐药性，还可以绘制能够分解塑料的酶的图像。
“这真是太不可思议了。”
约翰·朱姆珀刚刚听到自己获得2024年诺贝尔化学奖的消息时，我们与他进行了交谈。他本打算今天睡个懒觉，但显然没能如愿。
↑独家视频：约翰·M·朱姆珀John M. Jumper分享他和同事们得知他获得诺贝尔奖时刻
他谈到了人工智能在科学中的作用，并提到自己是70多年来最年轻的化学奖得主。
约翰·朱姆珀的成长历程充满了奇幻色彩。2017年，他才刚刚从芝加哥大学获得博士学位，距离成为诺贝尔奖得主似乎还有一段遥远的路。然而，短短几年内，他的名字便成为了生命科学领域最受瞩目的之一。在过去的七十多年里，朱姆珀成为最年轻的诺贝尔化学奖得主，他的成就不仅归功于天赋，更是他不懈探索人工智能与生物学交叉点的结果。
朱姆珀的博士生涯从不按常理出牌。许多人在这个阶段会专注于传统实验研究，但他却选择了一条与众不同的道路——计算与理论生物物理。他的博士论文题为“新方法使用严格的机器学习粗粒度蛋白质折叠和动力学（ New methods using rigorous machine learning for coarse-grained protein folding and dynamics）”，这篇论文从统计角度深入研究了复杂生物系统的动态行为，而这些理论框架正是他日后在AlphaFold项目中大显身手的基础。
从学生时代起，朱姆珀就对如何用计算工具来解答生物学问题充满了好奇。正是在这种驱动下，他加入了谷歌旗下的DeepMind公司，成为了一名年轻却充满潜力的科学家。与德米斯·哈萨比斯一同，朱姆珀主导了AlphaFold的开发，这个突破性AI模型帮助科学家预测了几乎所有已知蛋白质的结构，彻底改变了生物学研究的格局。
朱姆珀并非一路顺风顺水。早期他的研究方向不被广泛看好，尤其是当时很多人认为计算模型难以胜任如此复杂的生物问题。但他始终坚信人工智能在科学中的潜力，这份坚持最终引领他取得了史无前例的成就。如果你对他的科研轨迹感兴趣，朱姆珀的博士论文链接即将呈上，亲自领略这位年轻科学家的初期思想与探索，你或许会从中窥见他日后辉煌成就的影子。
下面附上朱姆珀毕业论文下载链接：
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https://www.dropbox.com/scl/fi/at23np7vg6lacu0eo8tin/Jumper_uchicago_0330D_13647.pdf?rlkey=dqjlseb2zzii255se2ej2yfl4&st=4hlqiu4j&dl=0
