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三位科学家因努力解开生命组成部分蛋白质的奥秘而荣获 2024 年诺贝尔化学奖。
该奖项颁给了大卫·贝克(David Baker),他因计算蛋白质设计而获奖。以及 Demis Hassabis 和 John Jumper 的“蛋白质结构预测”瑞典皇家科学院10月9日在斯德哥尔摩举行的新闻发布会上宣布了这一消息。
蛋白质几乎可以实现生活的方方面面。它们构建我们的骨骼、皮肤和头发;它们将货物从一个单元运送到另一个单元;它们是针对危险微生物的抗体;它们是修复受损 DNA 的分子机器。它们在身体中的作用几乎是无穷无尽的。
每种蛋白质均由一串称为氨基酸的分子组成。将绳子折叠起来,你就得到了蛋白质。但如何弦的折叠是关键。它可以像纸扇一样打褶,弯曲成螺旋状,像一张纸一样揉皱等等。潜在形状的范围取决于字符串中氨基酸的顺序。
就像钥匙的形状决定它能打开哪把锁一样,蛋白质的形状也会影响它在体内的作用。 ?为了了解蛋白质如何发挥作用,您需要知道它们的样子,?诺贝尔化学委员会成员约翰·奥奎斯特在新闻发布会上说道。 “这就是今年的获奖者所做的。”
1998 年,西雅图华盛顿大学的生物化学家 David Baker 和他的同事首次推出了一个名为 Rosetta 的计算机程序,该程序可以采用短氨基酸序列并预测所得蛋白质的 3-D 结构是什么样子。但真正的突破出现在 2003 年,当时贝克的团队改变了这个想法。他们勾勒出一种人造的 3D 蛋白质?自然界中不存在的东西?并要求罗塞塔提出一个可以折叠成该结构的氨基酸序列。
它起作用了。当贝克的团队在实验室合成氨基酸序列时,我t 折叠成一种蛋白质,就像罗塞塔预测的那样。从那时起,贝克创造了一系列设计蛋白,其中一种可以感知环境中的芬太尼,另一种可以阻止冠状病毒。
“大卫·贝克开辟了一个我们以前从未见过的蛋白质结构的全新世界,”阿奎斯特说。 “几乎就好像只有你的想象力才能限制你的能力。”
神经科学家 Leslie Vosshall 表示,她在纽约市洛克菲勒大学自己的实验室中使用了 Rosetta。 “这些软件算法加速了所有科学家完成工作的能力,”她说。 “过去需要几十年或永远的事情现在只需一分钟。”沃斯霍尔还是霍华德休斯医学研究所的副所长,贝克是该研究所的研究员。
Demis Hassabis 和 John Jumper 分享的奖项来自于蛋白质结构预测方面的进展。 2016 年,伦敦谷歌 DeepMind 的计算机科学家们因创建了一个(序列号:2016 年 3 月 15 日)。
两年后,他们利用人工智能解决了一个更加棘手的问题。两人的 AI 模型称为 AlphaFold,可以根据氨基酸序列预测蛋白质结构,准确率接近 60%?远高于之前取得的成就。
Åqvist 说,这已经是向前迈出的一步,但是该模型的第二个版本 AlphaFold2 甚至更好。它提供的结果几乎与确定蛋白质结构的金标准方法(一种称为 X 射线晶体学的实验室技术)一样好。
Hassabis 和 Jumper 的人工智能模型利用了已知蛋白质序列和结构的数据库。它使用该信息来绘制给定序列中各个氨基酸之间可能的物理距离,然后将该图转换为三维结构? Åqvist 说,准确率高达 90%。 “使用 AlphaFold2 进行蛋白质结构预测引发了结构生物化学的彻底革命。”
AlphaFold 团队现在已经今天科学家们知道(序列号:22 年 9 月 23 日)。生物学家使用 AlphaFold 来预测蜜蜂的基因组和蛋白质(SN: 4/10/23, SN: 12/21/22)。
这是今年第二个表彰人工智能的诺贝尔奖。物理学奖于 10 月 8 日颁发给约翰·霍普菲尔德 (John Hopfield) 和杰弗里·辛顿 (Geoffrey Hinton),他们(序列号:10/8/24)。
“这真的很有趣,这与物理学奖的契合程度如何?”美国化学会主席玛丽·K·卡罗尔说。 “哈萨比斯和跳跃者使用神经网络的事实是计算和数学工具如何为许多真正令人兴奋的科学工作提供信息和奠定基础的另一个例子。”
计算机科学家维吉尼亚·迪格努姆(Virginia Dignum)也赞同这种观点。 ?我们看到的是跨学科的胜利,?瑞典于默奥大学人工智能政策实验室主任 Dignum 说道。科学的真正突破不再是单一学科的领域,而是需要广阔的视野和不同见解的结合。人工智能在这里是探索伟大研究空间的加速器和支持。
今天清晨,诺贝尔委员会打来电话时,贝克正在睡觉。他记得,当他得知这个消息时,他的妻子开始大声尖叫,以至于他听不见电话那头的声音。 ?这非常非常令人兴奋,?他在新闻发布会上通过电话说道。 “事实证明这是一个非常独特、特别的日子。”
总奖金为 1100 万瑞典克朗,约合 100 万美元,将由三位获奖者平分。贝克将获得一半,哈萨比斯和朱珀将平分其余部分。
特约撰稿人丽莎·格罗斯曼对这个故事做出了贡献。