AI再次勝利:蛋白質結構預測獲諾貝爾化學獎
昨天的諾貝爾物理學獎公布，許多科學界人士感到震驚，諾獎得主Hinton都稱“沒有想到”。今年的諾貝爾化學獎會不會帶來更多驚喜？諾貝爾委員會能否勇於再選基於深度學習的AlphaFold？
結果：諾獎委員會壹黑到底，頒獎給蛋白結構預測：壹半授予大衛·貝克（David Baker），另壹半則共同授予德米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）和約翰·M·詹珀（John M. Jumper）。你猜對了嗎？
李研 | 撰文
深度學習用於預測蛋白質的叁維結構和功能
熱門人選：John M. Jumper，Demis Hassabis，David Baker
主要貢獻：
蛋白質叁維結構和功能的預測是現代生物化學和分子生物學中的壹個重要研究領域。確定蛋白質結構的傳統方法，如X射線晶體學和冷凍電子顯微鏡，既耗時又昂貴。近年來，人工智能和機器學習技術的發展，為蛋白質結果預測提供了壹種可擴展的高效替代方法，對新藥開發和理解生命過程具有深遠的影響。
這叁位科學家中，John M. Jumper和Demis Hassabis 現均就職於谷歌 DeepMind科技，他們在2023年因構建AlphaFold榮獲被喻為“諾獎風向標”的拉斯克獎。
AlphaFold 是DeepMind團隊開發的壹項基於深度學習和神經網絡技術的算法，它可以從蛋白質的氨基酸序列預測蛋白質的叁維結構。通過不斷的升級改進，目前該技術預測的結果已經幾乎達到了實驗測定的精度，成為蛋白質結構研究中的強大工具。
David Baker是美國西雅圖(专题)華盛頓大學醫學院生物化學教授、蛋白質設計研究所所長，他開發了著名的Rosetta軟件，使計算生物學取得了長足的進步。在與AlphaFold的競爭中，他善於學習，將DeepMind的深度學習技術引入Rosetta軟件，並率先公開RoseTTAFold的源代碼。隨後，AlphaFold2也很快開源。這也成為利用競爭推動新技術的使用平權的壹個經典案例。
2024年9月，這叁位科學家壹同獲得了科睿唯安公布的化學領域 “引文桂冠獎”。
作者簡介：
李研，化學博士，賽先生專欄作家。目前擔任細胞出版社(Cell Press)旗下物質科學期刊的編輯。
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好新聞沒人評論怎麼行，我來說幾句
結果：諾獎委員會壹黑到底，頒獎給蛋白結構預測：壹半授予大衛·貝克（David Baker），另壹半則共同授予德米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）和約翰·M·詹珀（John M. Jumper）。你猜對了嗎？
李研 | 撰文
深度學習用於預測蛋白質的叁維結構和功能
熱門人選：John M. Jumper，Demis Hassabis，David Baker
主要貢獻：
蛋白質叁維結構和功能的預測是現代生物化學和分子生物學中的壹個重要研究領域。確定蛋白質結構的傳統方法，如X射線晶體學和冷凍電子顯微鏡，既耗時又昂貴。近年來，人工智能和機器學習技術的發展，為蛋白質結果預測提供了壹種可擴展的高效替代方法，對新藥開發和理解生命過程具有深遠的影響。
這叁位科學家中，John M. Jumper和Demis Hassabis 現均就職於谷歌 DeepMind科技，他們在2023年因構建AlphaFold榮獲被喻為“諾獎風向標”的拉斯克獎。
AlphaFold 是DeepMind團隊開發的壹項基於深度學習和神經網絡技術的算法，它可以從蛋白質的氨基酸序列預測蛋白質的叁維結構。通過不斷的升級改進，目前該技術預測的結果已經幾乎達到了實驗測定的精度，成為蛋白質結構研究中的強大工具。
David Baker是美國西雅圖(专题)華盛頓大學醫學院生物化學教授、蛋白質設計研究所所長，他開發了著名的Rosetta軟件，使計算生物學取得了長足的進步。在與AlphaFold的競爭中，他善於學習，將DeepMind的深度學習技術引入Rosetta軟件，並率先公開RoseTTAFold的源代碼。隨後，AlphaFold2也很快開源。這也成為利用競爭推動新技術的使用平權的壹個經典案例。
2024年9月，這叁位科學家壹同獲得了科睿唯安公布的化學領域 “引文桂冠獎”。
作者簡介：
李研，化學博士，賽先生專欄作家。目前擔任細胞出版社(Cell Press)旗下物質科學期刊的編輯。
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