60后、70后、80后分享奖金，2024年诺贝尔化学奖再成“理综”奖

昨天，机器学习方向的两位大佬“意外”摘得诺贝尔物理学奖，让不少物理领域的读者笑叹“物理学不存在了”。对此，经历过多次诺贝尔“理综奖”的化学领域读者可能只是微微一笑，“多来几次，习惯了就好”。这不，今年的诺贝尔化学奖表彰的就是在生物物理学领域做出卓越贡献的三位科学家——华盛顿大学David Baker教授因“计算蛋白质设计”（"for computational protein design"）获得一半奖金，而Google DeepMind的Demis Hassabis博士和John M. Jumper博士因“蛋白质结构预测”（"for protein structure prediction"）分享另外一半奖金。

David Baker，1962年生于美国西雅图，1989年在美国加州大学伯克利分校获得博士学位，目前任华盛顿大学教授。Demis Hassabis，1976年生于英国伦敦，2009年在英国伦敦大学学院获得博士学位，目前任Google DeepMind首席执行官。John M. Jumper，1985年生于美国阿肯色州的小石城，2017年在美国芝加哥大学获得博士学位，目前任Google DeepMind高级研究科学家。

2024年诺贝尔化学奖与蛋白质有关。David Baker成功地完成了一项几乎不可能完成的壮举——制造出了全新种类的蛋白质。Demis Hassabis和John Jumper开发了一个人工智能模型AlphaFold2来解决延续了半个世纪的难题——预测蛋白质的复杂结构。

自然界中，蛋白质通常由20种不同的氨基酸组成，这些氨基酸可以被视为生命的基础分子。2003年，David Baker成功地利用这些基础分子设计出了一种不同于其他蛋白质的新蛋白质。从那以后，他的研究小组充满想象力地创造了一种又一种的新蛋白质，可用于药物、疫苗、纳米材料和微型传感器等等。

在蛋白质中，氨基酸连接在一起形成肽链，肽链再折叠起来形成三维结构，这对蛋白质的功能起着决定性的作用。自20世纪70年代以来，研究人员一直试图通过氨基酸序列预测蛋白质立体结构，但这是出了名的难题。然而四年前，一项惊人的突破出现了。2020年，Demis Hassabis和John Jumper发展了一个名为AlphaFold2的人工智能模型。在它的帮助下，他们已经能够预测研究人员已经确定的几乎所有2亿种蛋白质的结构。自从他们取得突破以来，AlphaFold2已经被来自190个国家的200多万人使用。在无数的科学应用中，研究人员现在可以更好地了解抗生素耐药性，并创建可以分解塑料的酶的三维结构图像。

没有蛋白质，生命就无法存在。科学家现在可以预测蛋白质结构并设计全新的蛋白质，这会让世界上的所有人都受益。

注：以上内容编译自诺贝尔奖官方网站，图片等内容版权归属于Nobelprize.org

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