AI颠覆科学界：Alphafold开发者荣获2024诺贝尔化学奖！

导读

2024年诺贝尔化学奖的获奖者已揭晓，其中一半授予大卫·贝克，以表彰他在计算蛋白质设计方面的贡献；另一半则由德米斯·哈萨比斯和约翰·M·詹珀共同获得，表彰他们在蛋白质结构预测领域的成就。

哈萨比斯和詹珀利用人工智能技术成功预测了几乎所有已知蛋白质的结构，而贝克则创造了全新的蛋白质，推动了生命科学的发展。

01

德米斯·哈萨比斯

德米斯·哈萨比斯在科技界享有盛誉。

他于1976年出生在伦敦，母亲是新加坡华人。

4岁时，他便开始下国际象棋，因而被誉为“国际象棋神童”。

8岁自学编程，13岁时已达到国际大师水平。

哈萨比斯在剑桥大学获得计算机科学学位后，继续在伦敦大学学院攻读认知神经科学博士，并在MIT和哈佛进行博士后研究。

2010年，他与施恩·莱格共同创办了DeepMind，并担任CEO。

2014年，DeepMind被谷歌收购，随后在Alphabet旗下独立运营。

2023年，DeepMind与“谷歌大脑”合并，哈萨比斯成为新团队的CEO。

02

约翰·詹珀

约翰·詹珀是DeepMind的高级研究科学家，也是AlphaFold的主要作者。

他在芝加哥大学获得博士学位，专注于利用机器学习模拟蛋白质折叠和动力学。

2021年，他被《自然》杂志评选为年度十大“重要人物”之一。

03

大卫·贝克

大卫·贝克于1962年出生在美国华盛顿州西雅图，目前担任华盛顿大学蛋白质设计研究所所长。

他因开发从头设计新型蛋白质的技术而获得2020年科学突破奖生命科学奖，并首次利用生成式人工智能设计出全新的抗体，推动了AI在抗体药物市场的应用。

贝克在蛋白质设计领域的贡献早于DeepMind，他提出的预测和设计蛋白质三维结构的方法，甚至设计出比AlphaFold更早的蛋白结构设计算法——RoseTTAFold。

04

蛋白质折叠的重要性

蛋白质是支撑生命活动的基本物质，由20种氨基酸连接而成，其三维结构决定了其功能。

因此，研究蛋白质的形状一直是医学领域的热门课题。

AlphaFold的出现，改变了以往依赖实验的研究方式。

传统上，蛋白质结晶的过程复杂且耗时，许多研究者在此过程中面临巨大挑战。

而AlphaFold2能够直接从氨基酸序列预测蛋白质的三维结构，精度达到原子级，解决了困扰科学界50年的蛋白质折叠难题，推动了药物设计的进展。

2018年，DeepMind推出了AlphaFold，首次在“蛋白质结构预测奥运会”中取得显著成绩。

2020年，AlphaFold2的发布进一步提升了蛋白质结构预测的准确性，成为结构生物学的重要里程碑。

2023年，AlphaFold 3的推出则在预测生命分子结构方面取得了前所未有的精确度，推动了生物医药领域的研究。

05

人工智能在生物医学中的应用

AlphaFold 3的能力不仅限于蛋白质结构预测，还能在药物设计中发挥重要作用。

它能够预测药物分子与蛋白质的相互作用，帮助科学家设计更有效的药物。

Isomorphic Labs与制药公司合作，利用AlphaFold 3应对现实世界的挑战，开发新疗法。

哈萨比斯一直希望通过人工智能来加速药物发现，构建虚拟细胞进行实验，以缩短新药研发的时间。

DeepMind还与多个实验室合作，推动医学研究的进展。

AlphaFold的开源使得全球科学家能够利用这一工具进行非商业性研究，促进了生物学领域的创新。

随着AlphaFold在抗生素耐药性、癌症和新冠病毒等研究中的应用，人工智能在生物医学领域的影响力不断扩大。

06

AI变革科学发现的前景

尽管AlphaFold的成功引起了广泛关注，哈萨比斯的目标远不止于此。

他希望通过人工智能推动科学研究的进步，解决复杂的科学问题。

DeepMind正在投资“AI for Science”团队，探索从天气预报到量子化学等多个领域的应用。

随着人工智能技术的不断发展，科学发现的方式可能会迎来新的变革。

- END -

推荐阅读

💡添加关注，获取更多AI热点资讯～💡

感谢您的阅读，辛苦您 点赞、在看、分享！