澳洲诺贝尔化学奖授予三位“破解了蛋白质复杂结构密码”的科学家，其中包括英国人工智能公司 DeepMind 的老板

日期：2024-10-09 栏目：Australia 中文新闻

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2024 年诺贝尔化学奖授予三位科学家，以表彰他们在蛋白质结构方面的突破性研究。

出生于伦敦的英国人工智能公司 DeepMind 首席执行官 Demis Hassabis 是获奖三人之一，其他三位获奖者还有他的同事 John M. Jumper 和美国生物化学家 David Baker。

他们一起破解了蛋白质惊人结构的密码，这在以前一直是个谜。

“今年获得认可的发现之一涉及壮观蛋白质的构建，”诺贝尔化学委员会主席 Heiner Linke 说道。

'另一个是为了实现 50 年来的梦想——根据氨基酸序列预测蛋白质结构。这两项发现都开启了巨大的可能性。

几位在相关领域工作的科学家分享奖金是很常见的，其中包括 841,000 英镑（114 万美元）和金牌

出生于伦敦的 Demis Hassabis，英国人工智能公司 DeepMind 的首席执行官，是人工智能公司 DeepMind 的首席执行官之一。三位获奖者以及他的同事 John M. Jumper 和 David Baker

谁获得了 2024 年诺贝尔化学奖？

Demis Hassabis（DeepMind），英国）John M. Jumper（DeepMind，英国）David Baker（美国华盛顿大学）

Baker 成功实现了“几乎不可能”的壮举，构建了全新类型的计算机蛋白质。

Demis Hassabis 和 John Jumper 开发了一个 AI 模型来解决 50 年来的难题 - 预测蛋白质的复杂结构。

诺贝尔化学奖是科学界最负盛名的奖项之一，最近奖励了基因组编辑和锂离子电池方面的研究。

根据瑞典创始人阿尔弗雷德·诺贝尔的规定，该奖项授予那些“做出了最重要的化学发现或改进”的人。

瑞典皇家科学院于周三英国夏令时 10:45（美国东部时间 05:45）在斯德哥尔摩令人惊叹的会议厅宣布了获奖者。

研究人员长期以来一直在努力解决蛋白质的巨大复杂性，蛋白质是由所有生物由数千种氨基酸制成的，通常被称为生命的基石。

据该学院称，华盛顿大学的 David Baker 成功地利用这些模块设计了一种“不同于任何其他蛋白质”的新蛋白质。

从那时起，他的研究小组就生产出了可用作药物、疫苗、纳米材料和微型传感器的新蛋白质。

与此同时，DeepMind（这家英国公司于 2014 年被 Google 收购）的二人组使用名为 AlphaFold 的人工智能模型来解决一个已有 50 年历史的问题 –预测蛋白质的复杂结构。

AlphaFold 能够预测研究人员已识别的几乎所有 2 亿种蛋白质的结构。

几位在相关领域工作的科学家分享该奖项是很常见的，该奖项包括 1100 万瑞典克朗（约合 82 万英镑或 99 万美元）、金牌和文凭。

Demis Hassabis - 以前是视频游戏 AI 程序员和棋盘游戏爱好者 - 2010 年创立 DeepMind

瑞典皇家科学院于周三上午在斯德哥尔摩令人惊叹的会议厅宣布了获奖者 < /p>

Demis Hassabis 于 2010 年创立了 DeepMind，而 John M. Jumper 于 2017 年作为研究科学家加入该公司

DeepMind 和蛋白质折叠问题

DeepMind 的人工智能 AlphaFold 破解了“蛋白质折叠问题” - 蛋白质氨基酸如何形成的问题序列决定了其 3D 结构。

蛋白质通常由 20 种不同的氨基酸组成，可以说是生命的基石。

蛋白质的形状由这些氨基酸之间数百万个微小的相互作用决定。

在 AlphaFold 出现之前，破译一种蛋白质的 3D 形式是一项艰巨的任务，需要多年的工作和专用设备。

AlphaFold 接受了 170,000 种已知蛋白质及其单个结构的训练，这些结构之前是通过老式方法确定的。

人工智能系统在预测蛋白质结构方面的平均准确度为 92.4 分（满分 100 分），在最具挑战性的蛋白质类别中得分为 87 分。

了解蛋白质的形状意味着研究人员可以预测药物的有效性以及蛋白质在体内发挥的作用。

在蛋白质中，氨基酸以长串连接在一起，折叠起来形成 3D 结构，这对于蛋白质的功能至关重要。

自 20 世纪 70 年代以来，研究人员一直尝试根据氨基酸序列预测蛋白质结构，但这非常困难。

然而，四年前，DeepMind 公布了其突破性成果，最终为这个长达 50 年的生化难题提供了解决方案。

AlphaFold 是专门为该任务而设置的，并接受了 170,000 种已知蛋白质及其单个结构的训练，而这些结构之前是通过老式方法确定的。

由于几乎所有疾病，包括癌症和 Covid-19，都与蛋白质的 3D 结构有关，因此人工智能可以为更快地开发治疗方法和治疗方法铺平道路。通过确定以前未知的蛋白质的结构来发现药物。

“这项计算工作代表了蛋白质折叠问题的惊人进展，这是生物学领域 50 年来的一项重大挑战，”英国皇家学会主席说道Venki Ramakrishnan 协会当时说道。

“这比该领域的许多人预测的时间早了几十年。

“看到它将在许多方面从根本上改变生物学研究，这将是令人兴奋的。”

DeepMind X 官方帐户向 Hassabis 和 Jumper 表示祝贺，与贝克一起。

“这是人工智能、计算生物学和科学本身的一项里程碑式的成就，”它说。

DeepMind 最出名的可能是其 AlphaGo AI 程序，该程序在五场比赛中击败了人类职业围棋棋手、世界冠军李世石。

但近年来，DeepMind 已将注意力转向利用人工智能解决世界上一些最紧迫的科学挑战。

华盛顿大学的大卫·贝克成功地利用这些模块设计了一种“不同于任何其他蛋白质”的新蛋白质。从那时起，他的研究小组就生产出了可用作药物、疫苗、纳米材料和微型传感器的新蛋白质< /p>

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