米兰-专家解读诺贝尔化学奖，化学家还不会“失业”—新闻—科学网

“生命的奥秘不是纯洁的生物学问题，它不是孤立的。要研究如许一个复杂生命进程，需要用到生物、化学、物理、数学、计较机等等。”

人类研究者在对问题的灵敏上是今朝AI比不上的，也可以或许很快地拥抱新手艺助力研究。

北京时候10月9日下战书，2024年诺贝尔化学奖在瑞典揭晓。奖项授与年夜卫 贝克（David Baker）、德米斯 哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰 詹珀（John Jumper），以表扬他们在利用机械算法解读卵白质布局方面所作出的庞大进献。

解析卵白质布局是困扰了科学家50年的困难。卵白质是生命的基石，不但构成了我们身体的器官组织等根基布局，还作为荷尔蒙、生物旌旗灯号传递物资、抗体等普遍介入各类生命进程。卵白质由20个氨基酸摆列组合成的长链折叠而成，就像一样的纸能折成纸鹤也能折成盒子，分歧的折叠体例所构成的布局决议了卵白质的功能。

氨基酸链条在被细胞出产出来以后，会敏捷自觉折叠成具有特定布局的卵白质。科学家们后来发现，指点折叠的“号令”就藏在氨基酸链条的序列当中，自此开启了对氨基酸序列和卵白质布局之间关系的科学摸索。

与这个范畴差不多同时最先成长的是计较机科学中神经收集的研究。这类算法的假想是成立近似年夜脑的计较系统，此中每一个神经元节点可以或许领受来自其他节点的旌旗灯号，并计较是不是向下一个节点发送信息。在如许的收集中，信息经由过程多条理的神经元加权计较，就可以终究构成对输入信息模式的辨认。科学家们早已测验考试经由过程这类手艺来计较氨基酸序列和卵白质布局之间的关系，但这两个范畴都进展迟缓。

在2010年以后，神经收集手艺获得了重年夜冲破，神经元的层数从2层增添到了成百上千层，从浅层收集酿成“深度进修”和“人工智能”（AI），并可以或许完成对话、图象辨认和生成等复杂使命。与此同时，经由过程尝试生物学家的不竭尽力和冷冻电镜等不雅测手艺的发现，被解析出来的卵白质布局从几种暴涨到14万种，为深度进修供给了数据根本。

复杂的卵白质布局问题终究迎来“人工智能”时刻。来自谷歌公司的哈萨比斯和詹珀缔造了AlphaFold系列算法，经由过程不竭迭代，2020年降生的AlphaFold2已可以或许以跨越90%的准确率经由过程氨基酸序列猜测人类所知的2亿种卵白质布局。而卵白质计较范畴的前驱者贝克除缔造多种猜测算法外，加倍首创了在没有现存卵白质布局参考的环境下“从头设计”卵白质的先河，为药物设计等范畴作出了庞大进献。

本年是诺贝尔奖的“AI年”，物理学奖与化学奖都颁给了AI相干的工作。这是不是意味着AI已可以或许代替科学家的工作？本届得主为什么取得化学奖而非心理学或医学奖？卵白质布局问题已被解决了吗？为领会答这些问题，彭湃科技采访了上海交通年夜学化学化工学院长聘教轨副传授沈琦。

颁给卵白质布局问题，更是颁给AI

为什么卵白质研究没有取得心理学奖或医学奖而是获化学奖，而AI又能取得化学奖？对此，沈琦暗示，生命的问题素质上就触及到交叉学科，而像AI如许的强力东西能帮忙人们进行摸索。

“生命的奥秘不是纯洁的生物学问题，它不是孤立的。要研究如许一个复杂生命进程，需要用到生物、化学、物理、数学、计较机等等。”他说。

以卵白质为例。构成卵白质的根基单位氨基酸是由一个氨基、一个羧基、一个氢原子和一个侧链基团构成。分歧氨基酸的区分在在它们的侧链基团分歧，这影响了它们在卵白质布局中的彼此感化和功能。当两个氨基酸相遇时，此中一个的羧基布局会和另外一个的氨基产生反映，构成肽键将它们毗连在一路，如斯构成多肽链。这即是卵白质的“一级布局”。

多肽链会以螺旋或折叠的体例构成特定的“二级布局”，这些二级布局又能经由过程毗连布局构成更复杂的三级布局。正如在折纸时触及到纸张硬度、施力巨细等多种物理、材料纪律，多肽链的折叠也是由氨基酸序列华夏子和份子的彼此感化决议的，如氢键、疏水感化、离子键、范德华力等。

沈琦说，要研究这个进程，就触及到微不雅层面的物理化学常识，如力场等。“能量最小化”是研究卵白质折叠的一个主要线索。就像“水往低处流”一样，卵白质折叠也偏向在构成能量最小的状况，科学家们是以可以经由过程计较份子间的彼此感化力，摹拟卵白质的折叠和动态行动。

从这个角度上来讲，“卵白质布局问题的研究颁生命科学、化学乃至物理奖，都是可以的。”而跟着AI的呈现，卵白质猜测的正确率和效力都获得了史无前例的提高，解决了困扰化学家多年的重年夜科学困难，并成为泛博科研人员手中的得力东西，获奖实至名归。

沈琦告知彭湃科技，有了这些猜测东西以后，科学家们可以或许按照氨基酸序列快速计较出卵白质的邃密布局，年夜年夜提高工作效力。别的，经由过程AI也能高效设计和验证新的卵白布局，帮忙新药开辟和人工生命体的构建。

“从卵白质一级布局猜测高级布局是化学生物学家、布局生物学家和物理化学家都很是关心的一个主要问题。”他说，“AI确切在某种水平上解决了它。”

AI只是东西：生物化学家还不会“掉业”

“本身辛辛劳苦破费数年解析出来的卵白质布局被AI很快精准猜测了，良多布局生物学家心里确切会不舒适。”沈琦说。不外在他看来，AI在卵白质布局猜测范畴还很长的路要走。

他认为，卵白质布局猜测的最终问题还未被解决，AI算法对我们完全理解底层生物纪律的帮忙有限。AlphaFold一类的年夜模子素质是经由过程对已有的年夜量氨基酸序列和卵白质布局数据的比对而构成几率猜测，发现更有可能的布局，对卵白折叠进程背后的科学纪律的熟悉还很有限。

固然今朝AI猜测卵白质布局的正确率很高，但也不是完全切确。“对卵白质来讲，序列上百分之几的差别可能就是完全分歧的功能。此刻的AI还做不到那末切确，依然需要依托尝试不雅测去解析。”沈琦说。

另外，对卵白质的动态布局和卵白质的彼此感化，AI的表示也差能人意。“卵白质在溶液中是动态的，彼此之间还会进行复杂的彼此感化。别的，细胞中存在年夜量没有正常布局的‘自然无序卵白’，但却阐扬侧重要的感化。这些AI都还不克不及很好地猜测。”

沈琦认为，AI的成绩是以传统布局生物学家数十年的尽力作为根本的。“没有他们经由过程尝试解析所获得的布局数据，AI是没法练习的。”

另外，人类研究者在对问题的灵敏上是今朝AI比不上的，也可以或许很快地拥抱新手艺助力研究。“从X射线晶体学，到冷冻电镜，再到此刻的AI，细心不雅察的话优异的学者并没有被手艺的更新所裁减，而是可以或许很快地拥抱新手艺。”他说。

对人类来讲，常识背后的逻辑和直觉也许是最年夜的优势。“让一个生物学家去学AI，也许比让AI工程师更轻易在生命科学范畴出功效”。别的，沈琦暗示，“一个好的手艺终究是要做到普和性，让大师可以比力快地去进修。今后用AI去猜测卵白，就像查手机地图那样简单。”

（原题目：2024化学诺奖专家解读：颁给卵白质猜测和AI实至名归，化学家还不会“掉业”）

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