2024 諾貝爾化學獎得主:用AI破解蛋白質結構預測的三位科學家

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近日,2024年諾貝爾化學獎得主揭曉,由三位科學家:美國華盛頓大學的David Baker教授與Google DeepMind的兩位AI研究員Demis Hassabis和John Jumper共同榮膺這項至高榮譽。他們憑藉利用人工智慧和創新技術,解決了長達50年的化學難題「蛋白質結構預測」,讓科學界和醫藥產業邁向全新里程碑。

什麼是蛋白質結構預測?

蛋白質是生命的基石,它們在生物體中執行各種功能,從運輸分子到催化反應,幾乎無所不在。然而,蛋白質由上千個原子組成,形成複雜的「3D密碼結構」。科學家們長期以來夢想能準確預測蛋白質的折疊方式,甚至進一步設計全新結構的蛋白質來滿足人類需求。

2024諾貝爾化學獎得獎原因

此次得獎者Baker教授在過去20年間持續研發「Rosetta」計算工具,使科學家可以根據既有的蛋白質數據庫設計全新類型的蛋白質,而Hassabis和Jumper則利用AI技術,開發了名為「AlphaFold2」的模型,能夠準確預測幾乎所有已知的蛋白質結構,震撼整個科學界。

這個模型成功解決了氨基酸序列預測蛋白質3D結構的終極難題,讓科學家得以快速分析200多萬個蛋白質結構。諾貝爾化學委員會主席在發表會上指出:「這項成果讓50年來的科學夢想變成了現實。」

得獎研究帶來的影響

蛋白質結構的精確預測和設計,意味著未來可以針對特定疾病開發更精確的藥物或疫苗。例如Baker教授提到,他的團隊已經在研究一款鼻腔噴霧藥物,能有效阻止某些病毒(如COVID-19)在人體內快速傳播。

除此之外,這項突破也可應用於環保技術。透過設計新的酵素來分解塑膠或其他難以處理的廢棄物,能有效解決全球性的環保問題。此外,未來也可能誕生精準檢測有害物質的生物感應器,讓環境監測更加高效。

當AI開始改變科學界

這次Hassabis和Jumper所利用AI強大計算能力,徹底顛覆了傳統的蛋白質結構研究方式,代表著AI開始改變科學界的時代已經來臨。

Hassabis表示:「AI的潛力是無窮的,我們只是剛剛開始探索它對人類社會的影響。」他補充道:「這次的成就證明了AI不僅可以幫助我們理解生命的基本單元,還能真正促進醫學和科學的發展。」未來,這樣的技術可能還會繼續擴展到其他科學領域,成為全新知識革命的催化劑。

諾貝爾獎背後的故事

儘管這項得獎研究在今天看來如此光芒四射,但這些科學家的科研之路卻充滿挑戰。Baker教授自1990年代就開始致力於蛋白質設計,而Hassabis和詹珀的AI模型也是經過無數次調整與測試,才有了今日的成就。

當得知獲得諾貝爾獎時,Baker教授笑著回憶道,自己和太太在凌晨睡夢中被電話吵醒:「她一聽到這消息就開始尖叫,真的有點震耳欲聾!」。而Hassabis則說,這一刻對他來說宛如夢境:「我從小就夢想著用AI改變世界,這個榮譽真的是一生一次的驚喜。」

AI科技與倫理的平衡

然而,這次諾貝爾獎也引發了科學界對AI倫理的討論。Hassabis和Jumper都強調,AI雖然能為科學帶來前所未有的突破,但也必須謹慎使用,避免誤用導致潛在的風險。哈薩比斯認為:「就像所有強大的科技一樣,AI可以被用來做很多好事,但也可能被濫用。」

這次諾貝爾化學獎的頒發不僅是對這三位科學家的肯定,也提醒我們在迎接科技進步時,需同時考量如何將這些技術應用在對人類最有利的方向上,隨著AI技術在科學各個領域的滲透,未來我們或許會見證更多類似的重大突破。

事實查證與資料背景

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