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北京时间 2024年 10 月 9日 17 时 45 分,2024年诺贝尔化学奖公布结果。


本次诺贝尔化学奖表彰了计算蛋白质三位科学家,包括华盛顿大学教授、计算蛋白质先驱David Baker,以及AlphaFold2的两位领导者Demis Hassabis  John Jumper


本次诺贝尔化学奖旨在表彰他们在计算蛋白质设计和蛋白质结构预测的贡献。


颁奖词中表示,AIphaFold2作为变革蛋白质研究的革命性AI模型,解决一个 50 年前的问题:预测蛋白质的复杂结构。这些发现具有巨大的潜力。


该奖项为1100 万瑞典克朗,其中一半归 David Baker 所有,另一半归 Demis Hassabis 和 John Jumper 所有。


三位诺奖得主


David Baker (大卫·贝克)


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大卫·贝克,1962 年出生于美国华盛顿州西雅图。1989 年毕业于美国加州大学伯克利分校,获得博士学位。美国华盛顿州西雅图华盛顿大学教授。


1998年,David Baker团队开发了一种用于蛋白质结构预测Rosetta算法平台,开创了计算蛋白质折叠问题的先河,如今Rosetta已经成为AI蛋白质预测和设计的世界级平台。


近年来,David Baker团队正在转向蛋白质设计,创造世界上不存在的蛋白质,用于医药、农业、化工等领域,他由此也被喻为“上帝之手”


Demis Hassabis 和 John Jumper


另外两名获得者,谷歌DeepMind科学家Demis Hassabis和John Jumper。他们领导了的AlphaFold 团队解决了根据氨基酸的一维序列预测蛋白质三维结构的问题。


Demis Hassabis,1976 年出生于英国伦敦。2009 年在英国伦敦大学学院获得博士学位。Google DeepMind 首席执行官,英国伦敦。


John M. Jumper,1985 年出生于美国阿肯色州小石城。2017 年获得美国伊利诺伊州芝加哥大学博士学位。他是 Google DeepMind 的高级研究科学家。


在获得诺奖之前,Demis Hassabis和John Jumper两位凭借AlphaFold2横扫了多个奖项,例如曾经被称为“诺奖风向标”的拉斯克奖(The Lasker Awards)。

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AI蛋白质革命

在 2020 年的 CASP14 ,AlphaFold2脱颖而出,预测精确到原子精度,即使对于缺乏模板的蛋白质,它也能在几分钟内产生出色的结果。这是第一种可以在不知道类似结构的情况下构建高分辨率预测的方法。

2021 年 7 月,DeepMind发表了几乎所有人类蛋白质的结构预测。仅仅两年的时间,该论文的影响力几乎超过了《自然》自 1900 年以来发表的 10 万篇研究论文,排名第 50位,被顶级期刊的 7000 多篇论文引用。

该技术已经在无数生物医学领域及其他领域产生了巨大影响。它帮助研究人员填补了核孔复合体可视化中的漏洞,核孔复合体是一种控制进出细胞核的巨大而复杂的分子机器。科学家们使用该工具分析了将分子射入昆虫细胞的细菌注射器。

通过应用 AlphaFold2 揭示的理解,研究人员重新设计了该蛋白质以靶向人类细胞,开辟了药物输送和基因治疗的新途径。学术实验室和公司正在利用 AlphaFold2 来开发疫苗、设计药物、制造分解污染物的酶等,前景无限。

如今,它已经促进了重大进步,随着众多领域的工作人员梦想着挖掘其潜力的新方法,其影响力和影响范围将呈爆炸性增长。


—The End—

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