10月9日，瑞典皇家科学院公布了2024年诺贝尔化学奖。美国科学家David Baker获奖，以表彰其在计算蛋白质设计方面的贡献；另一半则共同授予英国科学家Demis Hassabi和John M. Jumper，以表彰其在蛋白质结构预测方面的贡献。

蛋白质是一种生命中神奇的化学工具。David Baker成功地完成了一项几乎不可能完成的任务，即构建了全新的蛋白质类型。Demis Hassabis和John M. Jumper开发了一种人工智能模型，解决了一个50年未解的问题：预测蛋白质的复杂结构。这些发现具有巨大的潜力。

生命的多样性证明了蛋白质作为化学工具的惊人能力。它们控制和驱动所有化学反应，这些反应共同构成了生命的基础。蛋白质还具有激素、信号物质、抗体和不同组织的构建块等功能。

“今年获得认可的发现之一是关于构建了令人惊叹的蛋白质。另一个则是实现了一个50年来的梦想：从氨基酸序列预测蛋白质结构。这两个发现都开辟了无限的可能性，”诺贝尔化学奖评审委员会主席海纳·林克（Heiner Linke）说。

蛋白质通常由20种不同的氨基酸组成，可以被描述为生命的构建模块。2003年，David Baker成功地利用这些模块设计出了一种与任何其他蛋白质都不同的新型蛋白质。从那时起，他的研究小组又接连设计出了一系列富有创意的蛋白质，包括可用作药物、疫苗、纳米材料和微型传感器的蛋白质。

第二个发现是关于蛋白质结构的预测。在蛋白质中，氨基酸以长链的形式相互连接，折叠成三维结构，这是蛋白质功能的关键。自20世纪70年代以来，研究人员一直试图从氨基酸序列预测蛋白质结构，但这一直被认为是极其困难的。然而，四年前却出现了一个惊人的突破。

2020年，Demis Hassabis和John M. Jumper推出了一款名为AlphaFold2的人工智能模型。借助该模型，他们能够预测出研究人员已识别出的近2亿个蛋白质的结构。自取得这一突破以来，AlphaFold2已被来自190多个国家的200多万人使用。在众多科学应用中，研究人员现在可以更好地理解抗生素耐药性，并创建能够分解塑料的酶的图像。

没有蛋白质，生命就不可能存在。现在我们能够预测蛋白质结构并设计自己的蛋白质，这对人类来说是最大的福祉。

David Baker，1962年出生于美国西雅图。1989年从美国加州大学伯克利分校获得博士学位。目前为美国华盛顿大学教授。

Demis Hassabis，1976年出生于英国伦敦。2009年从英国伦敦大学学院获得博士学位。目前为谷歌DeepMind CEO。

John M.Jumper，1985年出生于美国阿肯色州小石城。2017年从美国芝加哥大学获得博士学位。目前为谷歌DeepMind资深科学家。

来源：中化新网