2024年诺贝尔化学奖
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精选
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2024年诺贝尔化学奖的一半被授予David Baker表彰其在“计算蛋白质设计”方面的贡献，另一半则共同授予Demis Hassabis和John M. Jumper，以表彰他们在“蛋白质结构预测”领域的贡献。
“蛋白质序列、结构与功能之间的关系，是长期以来困扰生物学、化学和物理学等多个学科研究人员的问题。” 美国物理联合会AIP首席执行官Michael Moloney表示，
“该奖项突显了计算技术在帮助我们理解蛋白质形态和功能方面的强大能力。今年的诺贝尔化学奖和诺贝尔物理学奖均认可了人工智能和机器学习在现代科学各个领域日益增长的重要性”
蛋白质是生命的功能分子，承担从携带血液中的氧气、抵抗感染、促进化学反应以及维持细胞结构等一系列广泛的任务。尽管人体包含数十万种蛋白质，但它们都是由相同的22种氨基酸的不同组合构成的。
每种蛋白质的作用和功能由其三维形状决定，而三维形状又由其氨基酸序列决定。从氨基酸序列计算出蛋白质结构是一个困扰了研究人员数十年的问题。人工智能工具的出现显著加速了这一计算过程，提升了我们对于现有蛋白质的理解。这一过程也可以反向进行，以创造出具有特定功能的新型蛋白质，这些蛋白质在自然界中并不存在。
David Baker是生物化学教授、HHMI研究员以及华盛顿大学医学院蛋白设计研究所所长。自2003年以来，Baker及其研究团队利用定制化计算工具设计新型蛋白质，以用于药物和纳米材料。
Demis Hassabis和John M. Jumper均就职于DeepMind科技公司，Hassabis 是联合创始人兼首席执行官，Jumper是高级研究科学家。他们与团队共同开发了AlphaFold2——一个能够基于氨基酸序列预测蛋白质结构的人工智能模型。AlphaFold2已经预测了超过2亿种蛋白质结构，显著推进了结构生物学领域的发展，在疾病靶向治疗研究中发挥了关键作用。
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Physics Today诺奖报道：
Baker, Hassabis, and Jumper share 2024 Nobel Prize in Chemistry
获奖研究加深了我们对于自然界的分子工具箱的理解，并使得构建新型蛋白质成为可能。
原文链接：https://pubs.aip.org/physicstoday/online/43682
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https://ww2.aip.org/aip/2024-nobel-prize-in-chemistry
