2024 年 10 月，諾貝爾化學獎迎來三位新得主。David Baker 憑借其計算蛋白設計領域的貢獻得到一半獎金，而 Demis Hassabis 和 John M. Jumper 則憑借蛋白質結構預測領域的貢獻分享另一半獎金。

　　圖片來源：諾獎官網

　　借助人工智能，David Baker 創造出全新的蛋白質，Demis Hassabis 和 John M. Jumper 則預測了幾乎所有已知蛋白質的結構。

　　然而，僅僅半年后的 2025 年 4 月，伊利諾伊大學芝加哥分校兼職教授 Sarfaraz K. Niazi 向諾貝爾獎基金會提交請愿書，以并非真正突破性發現為由，向蛋白質結構預測發起公開挑戰。

　　Niazi 為何提出質疑

　　自 2024 年諾貝爾化學公布后，蛋白質 3D 結構預測的人工智能預測已引起頗多爭議，而 Niazi 教授顯然是質疑者中反應最猛烈的一個，他甚至在愛思唯爾期刊發表了經同行評審的論文，提出了論據充分的質疑。

　　圖片來源：論文截圖

　　首先，是對「科學突破性」的質疑。

　　Niazi 教授的論文從萊文塔爾悖論（Levinthal paradox）談起。

　　經過計算，100 個氨基酸、99 個肽鍵的多肽結構，其可能的折疊構象已是天文數字，而正確的則只有一種或幾種。

　　現有算法的預測依賴已知的、非生理條件下的結構數據，比如，X 射線晶體學或冷凍電鏡數據。這些數據可能因為低溫、化學沉淀劑等實驗條件的不同，導致蛋白質結構偏離真實生理狀態，因此預測結果的實際應用價值有限。

　　其次，是對技術本質的質疑。

　　Niazi 教授認為，人工智能利用的算法，在本質上是「高效的數據模式識別」，而非基于物理化學原理的突破性發現。其已有的成功，更多歸功于算力和數據規模，而非對蛋白質折疊機制的根本性理解。

　　其三，該算法忽視了動態結構屬性。

　　蛋白質在生理環境中以動態構象集合存在，很多蛋白還存在多種構象，甚至無序結構（IDPs），其穩定結構僅在與靶標結合時形成。

　　這些動態構象受 pH 值、離子濃度等因素影響。現有算法無法捕捉這種動態性，預測的靜態結構難以反映蛋白的實際功能。

　　另外，Niazi 教授通過測試該算法以驗證其對隨機氨基酸序列的預測能力，發現這一算法的可靠性相當不足，這加大了對算法普適性的質疑。

　　簡單總結一句，Niazi 教授強調的是，AI 輔助的蛋白結構預測，更接近一種技術優化，而非基礎性的科學突破。

　　截至目前，諾貝爾獎基金會尚未正式回應 Niazi 的請愿。后續如何，只能拭目以待。

　　Niazi 來頭可不小

　　流量為王的時代，有一種爆得大名的方式是碰瓷名人。但公開質疑諾獎和碰瓷名人可不一樣，肯定得有兩把刷子才行。

　　而這位打扮酷似龜仙人的 Niazi 還當真有點來頭。

　　圖片來源：個人主頁

　　作為學者，Niazi 是伊利諾伊大學和休斯敦大學的兼職教授，曾撰寫 60 多本專業書籍，100 多篇研究論文，內容主要涉及生物加工、藥物發現、藥物制劑等領域。

　　這讓他在藥物和劑型開發方面成為公認的權威。

　　作為企業家，Niazi 創造了「生物類似 biosimilar」這個詞，并創立了美國首家生物類似醫藥公司，成功融資 5 億美元，推動多個生物類似藥在美國獲批上市。

　　作為多產的發明家，Niazi 還擁有 100 多項專利，其中最突出的是生物加工技術領域。目前他是該領域技術專利的最大單一持有者。

　　Niazi 不僅在學術界有深厚積累，還擔任多國政府的醫藥政策顧問。順便說一下，他還是一名專利法從業者。

　　以上成就里，最讓 Niazi 感到自豪的是創造 biosimilar 這個詞。這個詞以及背后的理念，已經延伸到制藥領域。

　　所謂 biosimilar（有時也指該類藥物），是指與原研藥的生物制劑在質量、安全性和有效性上高度相似但又不完全等同的治療用生物制品，包括單抗、重組蛋白、血液制品等。

　　如今，這一術語已成為國際通用概念。生物類似藥已經在全球節省了數百億美元的衛生支出，大大降低了醫療成本，改善了患者生存質量。Niazi 等科學家正在努力加速這一進程。

　　生物類似藥有什么前景

　　作為大同行，咱們有必要在了解對 2024 年諾貝爾化學獎的質疑之外，再順手多了解點生物類似藥的情況。

　　化學藥在有了原研藥后，還有「me too」和「me better」的研發，能夠較容易地「抄作業」，把活性結構復制出來。可生物藥因為分子普遍很大，后續研發沒辦法直接抄作業，也不可能存在所謂「生物仿制藥」。

　　這時候，生物類似藥的理念就用得上了：承認固有的差異，把握質量、安全性和有效性這三個核心，為快速研發新藥開綠燈。

　　據專家和機構預測，全球生物類似藥市場規模到 2030 年將達到 750 億美元，年復合增長率高達 15%。中國的生物類似藥在 2020 年進入爆發期，當年市場規模就已高達 23 億元。

　　隨著國內各種單抗類藥物的紛紛上市，到 2023 年，市場規模已突破百億元大關。預計到 2029 年，國內市場規模將達 317.95 億元。

　　當然，生物類似藥能有這樣的發展，主要得益于基因編輯技術、單細胞測序技術、連續流生產工藝等先進生物技術和制造工藝的應用。

　　有了這些技術，生物類似藥的研發和生產更加高效、精準，而且藥品的質量有所保障，還能有效控制成本 —— 基本上化學藥能做到的，生物制劑也全都能達到了。

　　隨著精準醫學概念的興起，利用大數據分析和人工智能技術優化臨床實驗設計和患者選擇，將成為未來發展的一個重要方向，有助于提高生物類似藥的研發效率和成功率。

　　在質量標準方面，實現生物類似藥標準的統一，顯然比化學藥物的仿制藥困難得多。所以，各國的政策與監管也傾向優化和松綁。

　　美國 FDA 調整可互換性認定標準，允許通過可比性分析替代部分臨床研究；歐洲 EMA 提議免除部分生物類似藥的療效對比研究，簡化審批流程。

　　我國早在 2015 年就發布了《生物類似藥研發與評價技術指導原則 (試行)》，規范了研發和市場秩序。

　　經過十年沉淀，行業專家普遍預測，今年極有可能是生物類似藥全國集采元年。

　　圖片來源：安徽省醫保局官網

　　全球老齡化趨勢加劇，慢性疾病、癌癥、自身免疫性疾病等患者人數增多，各國的醫療醫保體系以及患者家庭，正承受著更大資金壓力。

　　相似的治療效果，生物類似藥價格通常比原研藥低 20%～40%，能夠滿足更多患者的需求。以美國來看，生物原研藥因為生物類似藥的上市，四年后平均價格降至六成。

　　在生物制劑中，相比于原研藥，生物類似藥的研發多數是在相對確定的路徑之下，比拼不同的工藝與速度。這給了一向擅長再創新的國內藥企創造出新機會。據統計，中國的生物類似藥研發管線位列全球之最。

　　生物類似藥已然成為市場的寵兒，將在政策支持、技術進步和國際擴張的驅動下持續增長，并有望通過創新與合作，在全球市場中占據更大份額，同時推動醫療公平和成本控制。

　　回到最初的新聞，不論結果如何，Niazi 教授都用自己的行為告訴大家，權威就是用來質疑的，哪怕是諾貝爾獎也不能例外。

　　就像生物類似藥的誕生一樣，任何領域的科學，只有不斷產生質疑，才能避免死水一潭。不破不立，乃是追尋真理的道路，也是科學創新發展的動力。

　　題圖來源：圖蟲創意

　　參考資料：

　　1. https://www.nobelprize.org/all-nobel-prizes-2024/

　　2.https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2950363925000109

　　3.https://www.tmcnet.com/usubmit/2025/04/10/10175965.htm

　　4. https://niazi.com/

　　5. https://www.gov.cn/xinwen/2015-03/11/content_2832478.htm

　　6. https://ybj.ah.gov.cn/xwzx/ybyw/149782931.html

　　7. https://baijiahao.baidu.com/s?id = 1827644551562942849&wfr = spider&for = pc

　　8. https://m.bjnews.com.cn/detail/1720704881168175.html