今年的诺贝尔化学奖授予了三位在蛋白质设计和结构预测领域做出杰出贡献的科学家：David Baker、Demis Hassabis 和 John Jumper。这一奖项的颁布，标志着“AI+生物”时代的到来，也再次证明了蛋白质结构研究在生命科学领域的至关重要性。
蛋白质：生命的化学工具
蛋白质是生命的基石，它们参与了几乎所有生物过程，从细胞的构建到新陈代谢的调节。每种蛋白质都由一串氨基酸组成，这些氨基酸折叠成特定的三维形状或结构，而蛋白质的功能则与其结构密切相关。
蛋白质结构研究：诺贝尔化学奖的宠儿
了解蛋白质的结构，有助于我们理解其工作原理，进而开发治疗疾病的新方法。因此，蛋白质结构研究一直是诺贝尔化学奖的宠儿，从 1962 年 John Kendrew 和 Max Perutz 因解析第一个蛋白质三维结构而获奖，到 2017 年 Jacques Dubochet、Joachim Frank 和 Richard Henderson 因发展冷冻电子显微镜技术而获奖，该领域不断涌现着突破性的成果。
“预测问题”的突破：AI 赋能蛋白质结构研究
长久以来，科学家们一直在努力寻找一种方法，能够从蛋白质的氨基酸序列预测其三维结构。然而，蛋白质理论上可能的构象数量是天文数字，这一“预测问题”成为生物化学领域的巨大挑战。
今年的诺贝尔化学奖得主，Demis Hassabis 和 John Jumper 使用 AI 技术，成功地仅根据蛋白质序列预测其三维结构。他们的研究成果，标志着蛋白质结构研究进入了一个新纪元。
David Baker：蛋白质设计的先驱
与 Hassabis 和 Jumper 的研究方向不同，David Baker 专注于蛋白质设计，即从具有特定结构的蛋白质开始，找出其序列，创造出以前不存在的全新蛋白质。他的研究成果，为开发新型药物、材料和生物传感器提供了新的可能性。
“双花并蒂”：AI 与生物的完美结合
今年的诺贝尔化学奖，如同“双花并蒂”，一方面是 AI 技术在蛋白质结构预测领域的突破，另一方面是蛋白质设计领域的重大进展。这两项科学突破，携手开辟出巨大的可能性，将推动生命科学研究迈向新的高度。
AI for Science：未来的无限可能
连续两个诺贝尔奖项涉及 AI，这无疑预示着“AI for Science”时代的到来。AI 技术正在改变着科学研究的方式，从药物研发到材料科学，AI 的应用将为人类带来更多福祉。
展望未来：蛋白质结构研究的新篇章
蛋白质结构研究的未来充满了无限可能。随着 AI 技术的不断发展，我们有望更深入地理解蛋白质的功能，并开发出更加精准、高效的治疗方法。相信在不久的将来，蛋白质结构研究将为人类健康和社会发展做出更大的贡献。
Views: 0