诺贝尔化学奖2024：
人工智能如何改变生命科学
摘要：2024年诺贝尔化学奖分别授予大卫·贝克（David Baker）和深度思维（DeepMind）的德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）及约翰·詹珀（John Jumper），表彰他们在蛋白质结构预测与计算蛋白质设计方面的开创性工作。这一成就不仅推动了生命科学的发展，也为药物研发和疾病诊断带来了新机遇。
在人工智能领域迎来辉煌时刻的背景下，2024年诺贝尔化学奖于近日揭晓。此次奖项的一半授予大卫·贝克，以表彰他在计算蛋白质设计方面的杰出贡献；另一半则共同授予深度思维（DeepMind）的首席执行官德米斯·哈萨比斯和总监约翰·詹珀，以表彰他们在蛋白质结构预测领域的开创性研究。
这一消息的发布恰逢人工智能领域又一个里程碑的时刻：前一天，杰夫·辛顿和约翰·霍普菲尔德因其在机器学习和人工智能领域的基础性工作，获得了诺贝尔物理学奖。
蛋白质的秘密
蛋白质是生命的基本构件，因此，深度思维（DeepMind）在AlphaFold项目上的研究具有颠覆性意义。AlphaFold是一个由深度思维开发的人工智能程序，能够根据蛋白质的氨基酸序列预测其三维结构。这个过程传统上需要大量的实验和时间，通常要耗费数年才能完成。而AlphaFold则通过深度学习算法，分析大量已知蛋白质的结构数据，迅速预测出新的蛋白质结构。
最近，深度思维宣布其AlphaFold系统成功解决了一个困扰科学界50年的蛋白质折叠大挑战。这一突破不仅提升了对蛋白质折叠过程的理解，还为未来的药物发现和开发带来了重大的推进。
AlphaFold通过一项测试，展现了其在极高准确度下（准确到原子宽度）迅速确定蛋白质结构的能力，通常只需几天时间。这一复杂任务对于研究疾病的治疗方法至关重要，同时也有助于解决其他重大问题，例如如何有效处理有毒废物等。
在这一研究中，深度学习技术的应用是核心因素之一。AlphaFold采用了一种“基于注意力的神经网络系统”，能够聚焦于特定输入，从而提高效率。它可以持续优化自身的预测图谱，根据蛋白质折叠的历史不断调整预测结果。这一技术进步使得准确预测蛋白质折叠过程变得更高效，节省了大量时间和计算资源。
蛋白质的形状决定其功能，而揭示这种形状的过程在历史上是缓慢且耗费劳力的，通常需要多年的实验室实验。借助AlphaFold，深度思维将这一过程缩短至数小时，涵盖了现存约2亿种蛋白质。这一突破性进展对药物发现、疾病诊断和生物工程等领域具有深远的影响。
应对全球威胁的潜力
深度思维的技术突破不仅加速了对蛋白质折叠过程的理解，还为应对全球性威胁提供了可能的解决方案。例如，在面对未来潜在的疫情时，AlphaFold可以高效地预测病毒蛋白质的结构，这将加速潜在有效治疗方案和疫苗的开发，帮助人类更快地应对新出现的威胁。
诺贝尔化学委员会主席海纳·林克在一份声明中指出：“今年所认可的发现之一是构建壮观蛋白质的过程，另一个则是实现一个50年的梦想：根据氨基酸序列预测蛋白质结构。这两项发现为科学探索开辟了广阔的可能性。”
大卫·贝克的创新
大卫·贝克因其在工程新型蛋白质方面的成就而获得诺贝尔奖，他设计的蛋白质能够在制药、疫苗等领域中执行特定功能。这一贡献展现了计算方法在生物科学领域的巨大潜力。
人工智能的未来
德米斯·哈萨比斯自幼便在多个学科中展现出非凡才能，少年时期便成为国际象棋大师。他曾是英国视频游戏开发公司Bullfrog Productions的首席程序员，并以优异成绩毕业于剑桥大学计算机科学专业。随后，他与肖恩·雷格和穆斯塔法·苏莱曼共同创办了深度思维（DeepMind）。2014年，谷歌以超过5亿美元的价格收购了深度思维，而詹珀于三年后加入。
不仅获得全球声望，诺贝尔化学奖还伴随着1100万瑞典克朗（约合100万美元）的奖金，其中一半将授予大卫·贝克，其余部分由哈萨比斯和詹珀共同分享。
这一系列成就不仅标志着人工智能在科学研究中的巨大进步，更预示着未来科技如何在生命科学领域继续发挥重要作用。我们期待着这些新发现为人类健康和科学探索带来的更多机遇与挑战。
