▲戴維·貝克、德米斯·哈薩比斯和約翰·江珀。圖/諾貝爾獎委員會官網(wǎng)
2024年的諾貝爾化學獎，也給了人工智能。
10月9日，瑞典皇家科學院宣布將本年度諾貝爾化學獎授予三位科學家，其中，一半授予美國華盛頓大學的戴維·貝克，以表彰其在計算蛋白質(zhì)設計方面的貢獻，另一半則共同授予英國倫敦谷歌旗下人工智能公司“深層思維”的德米斯·哈薩比斯和約翰·江珀，以表彰其在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測方面的貢獻。
無論貝克的蛋白質(zhì)設計發(fā)明，還是哈薩比斯和江珀的蛋白質(zhì)測定的發(fā)現(xiàn)，都極大地開拓了人類對蛋白質(zhì)的認知。蛋白質(zhì)不只是生命的基本物質(zhì)，而且還有更多的作用，如充當激素、信號物質(zhì)、抗體和不同組織的組成部分。而深入了解蛋白質(zhì)，將給人類帶來更多更大的益處。
人類可以創(chuàng)造蛋白質(zhì)
2003 年，貝克成功地使用一個人工智能模型設計了一種不同于任何其他蛋白質(zhì)的新蛋白質(zhì)。之后，他的研究小組創(chuàng)造了一個又一個富有想象力的蛋白質(zhì)，包括可用作藥物、疫苗、納米材料和微型傳感器的蛋白質(zhì)。
早在1998年，貝克團隊設計了稱為羅塞塔（Rosetta）預測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)和設計蛋白質(zhì)的軟件。它可以通過修改氨基酸序列來設計出具有特定功能或性質(zhì)的蛋白質(zhì)，如增強蛋白質(zhì)的穩(wěn)定性、改變蛋白質(zhì)的結(jié)合親和力等。
2003年，貝克團隊讓羅塞塔計算哪種類型的氨基酸序列可以產(chǎn)生所需的蛋白質(zhì)。羅塞塔不辱使命，搜索了所有已知蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)庫，并尋找與所需結(jié)構(gòu)相似的蛋白質(zhì)短片段。然后，設計出了一個全新的與現(xiàn)在所有已知的蛋白質(zhì)完全不同的蛋白質(zhì)，稱為Top7。
而且，Top7的結(jié)構(gòu)是自然界中并不存在的獨特結(jié)構(gòu)，它有93個氨基酸，比以前設計生產(chǎn)的任何蛋白質(zhì)都大。
這個發(fā)現(xiàn)的重要意義在于，人類可以像自然一樣創(chuàng)造蛋白質(zhì)，但不同于自然創(chuàng)造蛋白質(zhì)是隨機的，而是有目的的，能夠研發(fā)有針對性和有效的藥物。例如，研發(fā)破除細菌耐藥的抗生素，以及治療癌癥和艾滋病的藥物。
預測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的新方法
此次共享一半諾獎的哈薩比斯和江珀，則創(chuàng)建了一個人工智能模型，從根本上改變了AI模型對蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的測定。
在蛋白質(zhì)中，氨基酸以長鏈的形式連接在一起，這些長鏈折疊形成三維結(jié)構(gòu)，對蛋白質(zhì)的功能起決定性作用。從20世紀70年代以來，研究人員一直試圖從氨基酸序列中預測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，但這似乎難于上青天。
為了解決蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)檢測問題，1994年，以美國馬里蘭大學約翰·莫爾特為首的一些科學家啟動了一個名為蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測關(guān)鍵評估（CASP）項目，之后發(fā)展成為一項競賽。
幾年前，研究人員在CASP競賽中人工預測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)最多只能達到40%的準確率。但哈薩比斯團隊借助他們的AI模型阿爾法折疊對蛋白質(zhì)的預測準確率達到了近60%，能夠預測過去已經(jīng)鑒定出的幾乎所有2億種蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)。而要全面了解蛋白質(zhì)的功能，必須對其結(jié)構(gòu)的預測準確率達到90%。
之后，哈薩比斯和江珀聯(lián)手研發(fā)了新的AI模型阿爾法折疊-2。2020年，他們帶著這一AI模型參加CASP，評估結(jié)果時幾乎讓所有人震驚，他們明白生物化學50年的挑戰(zhàn)已經(jīng)結(jié)束。在大多數(shù)情況下阿爾法折疊-2的性能幾乎與X射線晶體學一樣好。
這個發(fā)明的意義在于，人類有了預測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的新方法。過去，測定蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)有三大手段，X射線晶體學、核磁共振技術(shù)和冷凍電鏡三維重構(gòu)技術(shù)。這些方法都有其優(yōu)點和缺陷，不同的研究對象需要采用不同的方法。
阿爾法折疊的橫空出世，幾乎克服了現(xiàn)有的幾種測定蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的弱點，在準確性、速度、效率，以及適用性上都體現(xiàn)了優(yōu)勢。
這項發(fā)明的重要意義，同樣體現(xiàn)在研發(fā)藥物、診治疾病方面。如艾滋病病毒表面突起蛋白gp120主要與人免疫T細胞表面蛋白結(jié)合，如果進一步確定gp120蛋白的結(jié)構(gòu)，就可以設計出阻止其與T細胞結(jié)合的藥物，以防治艾滋病。
此外，更要看到的是，今年的物理學獎和化學獎都授予了與人工智能相關(guān)的研究結(jié)果，這或許意味著，人工智能不只是未來人們工作和研究的工具，還是人類社會發(fā)展不可或缺的利器。
撰稿 / 張?zhí)锟保破兆髡撸?/p>
編輯 / 徐秋穎
校對 / 賈寧
