2024年諾貝爾獎中的

生命科學

LIFE SCIENCES

in the 2024 NOBEL PRIZE

2024年諾貝爾獎已于2024年10月7日至14日揭曉。

最終，維克托·安布羅斯與加里·魯夫昆獲得諾貝爾生理學或醫學獎；約翰·霍普菲爾德、杰弗里·辛頓獲得諾貝爾物理學獎；大衛·貝克、戴密斯·哈薩比斯和約翰·江珀獲得諾貝爾化學獎；韓江獲得諾貝爾文學獎；達龍·阿西莫格魯、西蒙·約翰遜和詹姆斯·A·羅賓遜獲得諾貝爾經濟學獎。

首先恭喜各位科學家、作家、經濟學家獲獎。但同時，作為一名生物小編，深深地感覺到，今年的諾貝爾獎中生命科學的濃度真高啊！果然21世紀是生命科學的世紀！

諾貝爾生理學或醫學獎

表彰維克托·安布羅斯、加里·魯夫昆發現了微小核糖核酸（microRNA，簡稱miRNA）及其在轉錄后基因調控中的作用。miRNA是一類在基因調控中起關鍵作用的核糖核酸分子。兩名科學家通過對秀麗隱桿線蟲的突破性研究揭示了一種全新的基因調控機制，事實證明這對包括人類在內的多細胞生物非常關鍵。miRNA正在被證明對生物體的發育和功能至關重要。

什么是miRNA？

1993年，維克托·安布羅斯首先在線蟲中發現了第一個miRNA——lin-4。隨后，這一類長度約22nt的miRNA被大量發現，揭示了細胞內存在的一種由miRNA介導的轉錄后基因調控機制。miRNA是一類由內源基因編碼的長度約為22nt的非編碼單鏈RNA，在動物、植物和病毒中廣泛分布，在物種間具有高度的保守性和組織特異性。

miRNA基因是最豐富的基因家族之一，據統計，人類基因組中含有1500種編碼miRNA的基因。大多數miRNA基因以基因簇形式存在于基因組中，它們多以順反子的形式存在于獨立的轉錄單位中。其中一半來自編碼基因的內含子，另一半來自大的ncRNA。更有意思的是，miRNA可源自假基因——那些當初被認為沒有任何功能的、失活的基因樣區域。

miRNA有什么作用？

miRNA可參與RNA沉默（RNA干擾），它們通過與靶標mRNA的3′端非翻譯區（3′-UTR）特異性結合，從而引起靶標mRNA分子的降解或翻譯抑制。據估計，在有機體發育的所有階段，這些miRNA控制著數千種mRNA，可能多達基因總數的90%。每一種miRNA可擁有數百種靶mRNA，而某一種mRNA可作為數種miRNA的靶標。

除了上述在細胞質中發揮作用的miRNA外，最近的研究還發現了一類在細胞核中具有激活基因表達作用的miRNA，稱為NamiRNA。它們可通過結合基因的啟動子而影響轉錄起始。

更多相關內容請閱讀以下圖書

BOOK

《小RNA——植物生命過程的關鍵密碼》

郭惠珊,趙建華 主編

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《表觀遺傳學》（上下冊）

于文強,徐國良 主編

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《Lewin基因XII》

J.E.克雷布斯 等 主編

江松敏 譯

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諾貝爾化學獎

表彰大衛·貝克、戴密斯·哈薩比斯、約翰·江珀破解了蛋白質神奇結構的密碼。諾貝爾化學委員會主席海納·林克指出，2024年諾貝爾化學獎表彰的兩個發現在生物化學領域開辟了無限可能性。其中，貝克成功完成了幾乎不可能的壯舉，構建了全新的蛋白質種類。哈薩比斯和江珀則通過人工智能模型實現了一個50年的夢想——預測蛋白質的復雜結構。

復雜而多樣的蛋白質

從分子、細胞或者是機體水平上看，大部分生物過程中的主角都是蛋白質。蛋白質是生命的物質基礎，是生命活動的主要承擔者，機體中的每一個細胞和所有重要組成部分都有蛋白質參與。據統計，蛋白質占人體重量的16%~20%?？梢哉f沒有蛋白質就沒有生命。因此理解蛋白質的功能十分重要。蛋白質的結構決定其功能。大多數蛋白質被設計來結合其他蛋白質、DNA、RNA或者其他類型的分子，這需要蛋白質能夠形成并且保持其功能基團精確的空間組成形式。盡管大部分蛋白質具有確定的構象，但它們不是剛性的。各種類型的構象柔韌性（側鏈及環區的移動、結構域的轉動等）常常對其功能至關重要。

蛋白質的可塑性極高。在保證蛋白質結構和功能不變的情況下，蛋白質序列中的大部分位置仍是可變的。蛋白質可以是球狀或者纖維狀的，堅硬的或者富有彈性的。它們可以進行或精妙細微、或差別巨大的構象變化。它們可以是酶，既能合成或大或小的各種分子，也可以催化降解這些分子；它們也可以是分子馬達，產生旋轉或者平移運動。

預測蛋白質結構有多難？

自從20世紀50年代以來，DNA雙螺旋結構的發現促使分子生物學的誕生，現在人們漸漸將發掘生命科學的規律統一到了生物大分子（蛋白質、核酸、多糖及脂類）及其相互作用的研究上來，其中最主要的方向就是蛋白質及其組學的研究。利用已有的化學、物理和數學知識，加上強有力的、方興未艾的、高速發展的計算機模擬及預測技術，特別是人工智能的廣泛應用，有希望解釋及理解生命的現象及其本質。

蛋白質分子的功能不僅僅與由基因翻譯形成的氨基酸序列有關，還取決于它的特定三維結構，因而要揭示蛋白質分子的生物學功能，首先要確定其空間結構。相對于蛋白質單體，實驗上解析蛋白質-蛋白質復合物結構要困難得多。目前PDB（Protein Data Bank）數據庫中收錄的蛋白質單體結構超過4萬個，蛋白質-蛋白質復合物結構的數量超過10萬個。因此，迫切需要發展有效的計算機模擬方法來探索蛋白質分子間的相互作用與識別過程，進而預測蛋白質-蛋白質相互結合形成的復合物三維結構。

蛋白質分子通過其結構表面上特定的部位與其他分子相互結合來發揮生物功能。通過計算方法預測出結合位點，并研究它們在物理、化學、生物和幾何等方面的特征，找出具體的氨基酸殘基和原子，分析它們對蛋白質-蛋白質分子間相互作用與識別的貢獻，可以加深對蛋白質結構與功能關系的認識,有助于促進基于蛋白質結構的計算機輔助藥物設計和新型功能蛋白質設計。

更多相關內容請閱讀以下圖書

BOOK

《結構生物學：從原子到生命》（原書第二版）

A.亞里斯郭惠珊,趙建華 主編

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《蛋白質模擬——原理、發展和應用》

王存新 等編著

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《蛋白質模擬的多尺度方法》

A. Kolinski 編著

王存新 主譯

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諾貝爾物理學獎

表彰約翰·霍普菲爾德、杰弗里·辛頓在使用人工神經網絡的機器學習方面的基礎性發現和發明。瑞典皇家科學院發表公報稱，2024年的兩位諾貝爾物理學獎得主使用物理學工具，為強大的機器學習技術奠定了基礎。約翰·霍普菲爾德創建了一種聯想記憶方法，可以存儲和重構圖像或其他類型的數據模式。杰弗里·辛頓發明了一種可以自動發現數據中屬性的方法，可用于識別圖片中的特定元素等任務。

生物的神經元

在討論人工神經元之前，我們先來了解一下生物的神經元。它是一種看起來不尋常的細胞，主要存在于動物的大腦中。一個神經元細胞可分為細胞體、樹突和軸突幾部分。細胞體包含核和其他細胞器，這在神經元細胞和非神經元細胞中是共通的。樹突指的是一些分支，在這些分支上傳入纖維與之相連接，其功能是作為興奮和抑制的接收站。離開細胞體的長突起稱為軸突，軸突的長度可能比細胞體長幾倍，甚至長幾萬倍，其末端附近分裂成許多分支，與其他神經元形成連接。

生物神經元產生短的電脈沖稱為動作電位(AP，或只是信號)，它們沿著軸突傳播，使突觸釋放稱為神經遞質的化學信號。當神經元在幾毫秒內接收到足夠數量的神經遞質，就會激發神經元的電脈沖(實際上，它取決于神經遞質，因為其中一些會抑制神經元的發射)。

單個神經元的功能似乎很簡單，但是數十億個神經元組成了龐大的網絡，每個神經元都與數千個其他神經元相連。從而以相當簡單的神經元功能實現了高度復雜的計算，并形成了我們復雜的大腦運作。

從神經元到人工神經網絡

如同從鳥類的飛翔得到啟發，人們發明了飛機一樣，人工神經網絡的起源也來自于人們對大腦復雜結構的認識，并期望基于此構建出智能機器。

令人驚訝的是，人工神經網絡已經存在很長一段時間了：它們于1943年由神經生理學家沃倫·麥卡洛克和數學家沃爾特·皮茨首次提出。他們在其具有里程碑意義的論文“神經活動中固有的邏輯演算”中，提出了一種簡化的計算模型，該模型計算了生物神經元Q如何在動物大腦中協同工作，利用命題邏輯進行復雜的計算。這是第一個人工神經網絡架構。從那時起，我們看到許多其他架構被發明出來。

進入21世紀，計算能力的飛速增長使得現在有可能在合理的時間內訓練大型神經網絡。強大的機器學習技術為人工神經網絡提供了更好的結果和更堅實的理論基礎；同時，這些新技術又在各行各業和人們的日常生活中發揮著越來越強大的作用。

更多相關內容請閱讀以下圖書

BOOK

《組學機器學習》

劉琦 著

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BOOK

《神經生物學——從神經元到腦》（原書第五版）

J.G.尼克爾斯 等著

楊雄里 等譯

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BOOK

《從內向外解析大腦》

G.布扎基 著

尚春峰,李葉菲,李晟豪 譯

蒲慕明 校

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中國生物志庫

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