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諾貝爾獎2024今天公布化學獎,由美國生化科學家貝克(David Baker)、英國AI專家哈薩比斯(Demis Hassabis)和美國研究員瓊珀(John M. Jumper)獲得,前者佔一半獎項,後兩者平分其餘一半。3人的研究關於生命的基本結構單元——蛋白質,分別破天荒製造出「新蛋白質」以及用AI準確分析蛋白質的結構,擺脫了過去繁複工序。他們的獲獎經過恍如電影劇情般有趣,因參與一場科研比賽而獲獎。其中哈薩比斯及瓊珀的成果見於4年前,而哈薩比斯本來是遊戲設計師,為了研發AI而踏上諾貝爾化學獎之路。
諾貝爾化學獎|蛋白質是由生命的基本結構單元
瑞典皇家科學院表示,向3子頒發化學獎,是要表揚他們在蛋白質計算設計(computational protein design)以及在蛋白質結構預測(protein structure prediction)上的貢獻。蛋白質是生命的基本結構單元,有些負責創造肌肉毛髮,有些會成為荷爾蒙及抗體、有些構成細胞,有些化成酶負責促進新陳代謝及消化等生化反應,角色不能盡錄,而且幾乎是無處不在。
過去科學家一直致力解開蛋白質之謎,亦已有多位研究蛋白質專家獲頒化學獎。在今次3位得獎者的成果出現之前,科學家雖可利用「 X射線晶體學」(X-ray crystallography)了解各種蛋白質的結構,但往往要花很多時間及心力。
諾貝爾化學獎|「CASP」比賽 從胺基酸序列 預測蛋白質結構
蛋白質是由一連串的胺基酸組成,1994年科學界發起名為「CASP」的比賽,每年向全球精英釋出若干的胺基酸序列,讓他們預測相關的蛋白質結構,惟多年來技術未見突破,「估中」的比率不高。直至2018年,既是神經科學家、又是國際象棋高手、遊戲開發家以及AI專家的哈薩比斯,加入比賽。
諾貝爾化學獎|遊戲大師憑AI「踩入」化學界
哈薩比斯於2010年共同創辦AI公司DeepMind,兩年後賣盤給Google,旗下AI擊敗了全球桌遊冠軍,但哈薩比斯並未滿足於此,其團隊想解決對人類而言重要的問題,於是參加CASP。結果其AI AlphaFold以60%準繩度於CASP勝出,而且把大會過往約40%準繩度的水平,一下子拉高。
但大會目標是要達到90%準繩度才叫成功。哈薩比斯團隊遇上瓶頸,此時新成員、今屆化學獎另一得獎者瓊珀加入。瓊珀本來讀數學及物理,08年加入一間利用超級電腦研究蛋白質的公司,逐漸踩入「蛋白質界」,並因為想慳自己的電腦開支,開發出相簡單及巧妙的方法來模擬蛋白質活動。
諾貝爾化學獎|2020年取得成功 準繩度媲美舊方法
2017年他收到風聲,有傳Google DeepMind涉獵預測蛋白質結構,於是便應徵。常說機會是留給有準備的人,瓊珀最終憑本身專長,成為哈薩比斯團隊的另一領袖,開發出新版AI AlphaFold2,並結合人工神經網絡transformers,於2020年在CASP取得成功,表現跟過去所用的「X射線晶體學」不遑多讓,且效率大增。
至於獲得一半化學獎的貝克,本在哈佛讀哲學及社會科學,因讀到一本有關細胞的書而轉軌道,逐步迷上蛋白質結構。他於九十年代開發能預測蛋白質結構的軟件Rosetta、98年參加CASP,表現不錯。團隊之後萌起軟件「調轉來用」的想法,與其從胺基酸序列預測蛋白質結構,不如直接製定想要的蛋白質結構,然後研究應加入怎樣的胺基酸序列。
諾貝爾化學獎|從「預測」萌起「創造」蛋白質想法
過去科學界只能改造現有蛋白質,以達改變用途或消除有害物質的效果,但掣肘太大,如貝克所言「就像想把雀鳥改造成飛機」。其團隊同樣把人工神經網絡transformers結合Rosetta,成功創造出新的蛋白質,而且新作源源不絕。
諾貝爾化學獎|有助製藥疫苗納米物料 研抗藥性及分解塑膠等
瑞典皇家科學院指,貝克的「新蛋白質」有助於製藥、疫苗、納米物料及微感應器等方面;而另外兩位得獎者的AI AlphaFold2已被來自190個國家的超過200萬人使用,並且能預測已被發現的幾乎全部2億種蛋白質的結構,有助進一步了解抗生素抗藥性,以及研究能分解塑膠的酶。
諾貝爾獎2024其餘獎項公布日期
文學獎 10月10日 (四)
和平獎 10月11日 (五)
經濟學獎 10月14日 (一)
醫學獎 10月7日(日)(已公布)
物理學獎 10月8日(一)(已公布)