他們的研究，讓我們可以期待每天都有更多的生物之謎被揭示

文 |王小

10月9日，瑞典皇家科學院宣布，2024年諾貝爾化學獎將頒發給大衛·貝克（David Baker），另一半授予杰米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）和約翰·詹珀（John M.Jumper），以表彰他們對蛋白質科學的開創性貢獻。

今年被科學界認可的發現之一是涉及壯觀的蛋白質的構建，另一個是關于實現一個50年前的夢想：從氨基酸序列中預測蛋白質結構。諾貝爾化學委員會主席Heiner Linke說：“這兩種發現都開辟了巨大的可能性。”

此次獲獎的大衛·貝克完成了設計全新蛋白質的非凡壯舉，而杰米斯·哈薩比斯和約翰·詹珀開發了一個人工智能（AI）模型，以解決一個50年前的挑戰：預測蛋白質的復雜三維結構。

他們的研究，讓我們可以期待每天都有更多的生物之謎被揭示。

No.1 三人開啟一個新未來

“沒有蛋白質，生命就無法存在”，如果說蛋白質結構預測是為了理解自然，那么蛋白質設計就是創造自然了。

瑞典皇家科學院在一份聲明中表示，“我們現在可以預測蛋白質結構并設計自己的蛋白質，這給人類帶來了巨大的好處。”

正是貝克，在2003年成功從頭設計（De novo design）了一種新的蛋白質。

這一奇思妙想來自對生物的深刻思考，蛋白質僅靠20種氨基酸的排列組合，支撐起了整個生物界。既然算法可以從蛋白的序列預測出結構了，那反過來是不是可以通過功能來設計對應的結構，再用逆向算法把結構推導回序列呢？這種方式被科學家稱為蛋白質的“從頭設計”（De novo design），也就是在沒有模板參照的情況下設計出自然界中不存在的蛋白，并完成特定功能。

大衛·貝克團隊設計了一個含有93個氨基酸殘基的α/β蛋白，具有全新的拓撲結構，能夠自動折疊成球狀并非常穩定。這個蛋白被命名為Top7，這是人類第一次獲得了非自然界來源的全新蛋白質，代表著人類在從頭設計蛋白領域邁出了一大步。David Baker也因此被一些媒體稱為“上帝之手”。

此后，貝克團隊創造了一系列創新蛋白質，這些蛋白質在藥品、疫苗、納米材料和傳感器中都有應用。在人工智能預測蛋白結構，大衛·貝克也是其中的重要力量。他開發了著名的Rosetta軟件，極大地推動了蛋白質結構預測的進展。

繼大衛·貝克之后，杰米斯·哈薩比斯和約翰·詹珀推出的AlphaFold2，不僅帶來了基于人工智能的突破，他們的模型還可以預測研究人員確定的近2億種蛋白質的結構。

2020年11月30日，AlphaFold2在國際蛋白質結構預測競賽（CASP）中一舉奪魁，其預測的蛋白質結構已達到原子精度，可與實驗測得的結構相媲美。要知道，多年來，科學家只能通過核磁共振、X射線和冷凍電鏡技術來確定蛋白質的結構。他們需要為了一個蛋白質結構反復試驗，其間花費了數年時間和巨額費用。2005年，《科學》雜志在創刊125周年之際將預測蛋白質結構列為125個最具挑戰性的科學問題之一。因此，AlphaFold的這次勝利被視為解決了50年來生物學領域的一個重大挑戰。

AlphaFold數據庫就是蛋白質結構的“谷歌搜索”，要認識某個蛋白質結構只需在數據庫搜索可立即獲得結果，這可以讓科學家能夠集中精力加快實驗研究。現在，AlphaFold2已被全球數百萬科學家使用，以解決抗生素耐藥性和塑料降解等問題。

No.2 都是工作狂

成立僅一年的AI制藥公司Xaira Therapeutics，在2023年吸引到10億美元的單輪融資，這家公司的聯合創始人正是大衛·貝克。他也是美國生化學家、華盛頓大學蛋白質設計研究所所長。

中國科研人員王順智在接受《中國科學報》采訪時回憶稱，“我博士后期間熬的夜比讀博時候還多！”是因為他有一個瘋狂的導師——大衛·貝克。導師每一次重現那種對科研“沖勁兒”時，都令他十分佩服。大衛·貝克是一位 “純粹科學家”，全身心撲在科研上，一得空就泡在實驗室，談起研究就像打了“雞血”。

“強將手下無弱兵”，2023年，王順智以共同第一作者身份在《科學》（Science）發表論文，采用一種人工智能強化學習算法，開發了一款強大的新型蛋白質設計軟件。該成果是利用人工智能開展蛋白質科學研究的里程碑。

在大衛·貝克的公司融資時，“天才”哈薩比斯創建的公司——DeepMind已聞名于世界。在少年就以國際象棋成名的哈薩比斯，在劍橋大學主修計算機時，已顯示出了其與眾不同的觀點，他不認同劍橋當時研究人工智能的方法。“他們的研究方式完全關于邏輯的。在我看來，這顯然行不通。你永遠不可能為它編寫足夠多的知識。”他曾對媒體說。

34歲時，2010年哈薩比斯與朋友共同創辦了DeepMind，向世界證明AI的最好方式是游戲。但DeepMind在一場預測蛋白質如何折疊的競賽中獲勝。

四年后，DeepMind被谷歌以四億英鎊的價格收購，也稱為英國最接近馬斯克式野心的一個企業。“我一直工作到凌晨四點左右。”哈薩比斯曾在接受媒體采訪時說，“有時是四點半，視情況而定。”他一天有兩個工作日，如果“第一個工作日”的工作是經營公司，指導700名員工(其中400名博士)，努力保持DeepMind作為世界領先的AI公司的地位，“第二個工作日”就是提醒自己為什么要經營這家公司。這涉及計算機科學、數學，并且要緊跟這些領域的最新前沿。他說：“那是我做研究的時候。”

正是在DeepMind，哈薩比斯的戰友約翰·詹珀，帶領團隊創建了AlphaFold，這是一種人工智能模型，可以根據氨基酸序列高精度預測蛋白質結構。

詹珀出生于美國阿肯色州的一個農場，本科就讀于離家不遠的私立名校學習理論物理，在芝加哥大學獲得博士學位，主要研究方向是使用ML來模擬蛋白質折疊和動力學。

詹珀的一位師弟曾專門寫了一篇文章分析詹珀的工作能力：一、深厚的數學、物理學功底；二、足夠的蛋白質領域知識；三、高超的編程技能；四、深刻的深度學習理解。這位擁有深厚專業知識和工作經驗，善于教學，言談幽默，工作高效，注重實際效果的人，很自然AlphaFold團隊中成為核心和領導。

詹珀的同事常調侃，無論何時給詹珀發郵件，總能得到他迅捷的回復，而有時候，詹珀回復郵件的時間顯示為凌晨四五點。

在DeepMind，不止一位同事曾問過詹珀，為何在畢業后不繼續學術生涯。他的回答很直接，我存的錢快花完了，我還要養孩子啊。

2024年的諾貝爾獎單項獎金為1100萬瑞典克朗，與2023年持平，約合人民幣745萬元。化學，是諾貝爾獎創立者阿爾弗雷德·諾貝爾自己工作中最重要的學科，他的發明以及他采用的工業工藝都是基于化學知識。