美国生物化学教授贝克（David Baker）、英国Google DeepMind的电脑科学家哈萨比斯（Demis Hassabis）及该公司的美国科学家琼珀（John Jumper），分别以计算蛋白质设计与蛋白质结构预测研究，获得2024年诺贝尔化学奖。（图片来源：合成图）
【看中国2024年10月10日讯】（看中国记者杨天姿综合报导）瑞典皇家科学院9日宣布，美国生物化学教授贝克（David Baker）、英国Google DeepMind的电脑科学家哈萨比斯（Demis Hassabis）及该公司的美国科学家琼珀（John Jumper），分别以计算蛋白质设计与蛋白质结构预测研究，获得2024年诺贝尔化学奖。
研究蛋白质 美英3人获诺贝尔化学奖
诺贝尔委员会10月9日表示，62的美国生物化学家贝克（David Baker）达成几乎不可能的创举，以电脑软件设计一种新的蛋白质，其研究团队自此生产一系列蛋白质产品，可用于药品、疫苗、纳米材料及微小传感器上。
英国电脑科学家家哈萨比斯（Demis Hassabis）与美国科学家琼珀（John Jumper）则创造出人工智能（AI）模型，能根据胺基酸序列预测已知的两亿种复杂蛋白质结构。两人于2020年推出AlphaFold2，迄今有190国、逾200万人使用这个模型，研究人员现在能更快速且深入了解抗生素抗药性，还有研发能分解塑胶的酶。
诺贝尔委员称，没有蛋白质，生命就无法存在，如今人类可预测蛋白质结构并自己设计蛋白质，对人类大有裨益。3名获奖者的发现具有庞大潜力，开展许多可能性。
贝克（David Baker）现为西雅图华盛顿大学教授，共同创办至少20 家生技公司。哈萨比斯（Demis Hassabis）是Google的AI研究分公司DeepMind执行长，琼珀（John Jumper）则是该公司资深科学家。
中研院生物化学研究所副研究员吴昆峯说明，贝克的实验室所做的研究，是蛋白质折叠的研究领域中非常困难的题目，科学家50几年来用尽一切的方法预测，想让蛋白质折叠成正确的构形。贝克的实验室发展一套称为Rosetta的软件，不只能修改原来的蛋白质，也可以从不存在的序列找到新的功能、新的折叠方式。
清华大学化学系助理教授杨自雄解释：哈萨比斯及琼珀研究的重要性在于，只要给出一串基因序列，就能生成出应该得到的静态蛋白质结构；也就是说，给出一DNA序列，折叠出来的蛋白质结构有90％可以跟实质上得到的结构一样，这对于药物设计是非常重要的发现。
AI研究蛋白质 有助药物、疫苗…
值得注意的是，诺贝尔物理学奖10月8日颁给霍普菲尔德和辛顿两位AI科技先驱之后，今年诺贝尔奖项再次由AI相关发现获奖，显示AI在当今科技研发的地位。
哈萨比斯说》自己对AI科技有热情，“但它就像任何强大的技术一样，如果交到错误的人手中并用于错误目的，可能造成伤害”。
美联社报导，贝克将获得化学奖奖金1100万瑞典克朗半数，哈萨比斯和琼珀分享另外一半。奖金来自诺贝尔奖的创始人，瑞典发明家诺贝尔的遗赠，将于12月10 日诺贝尔逝世周年纪念日典礼上颁奖。
贝克在电访中表示：获奖对他而言是独一无二的一天，“电话响起时我还在睡觉，然后我太太兴奋尖叫害我听不太清楚。我设计的蛋白质能让世界的卫生、医学及科技变得更好，我非常开心”。
哈萨比斯则表示：能够获奖“完全是超现实，令人难以置信”。
他还强调：“我对AI科技有热情，但它就像任何强大的技术一样，如果交到错误的人手中并用于错误目的，可能造成伤害”。
