數(shù)十年前，預測蛋白質(zhì)三維結構，以及設計全新蛋白質(zhì)為人類所用，被認為是一個不可能實現(xiàn)的夢想。

　　“30年前，如果能用實驗設備解析一種蛋白質(zhì)結構就完全可以發(fā)表一篇博士論文，因為那是一件極為困難的事情，”諾貝爾化學委員會評委鄒曉冬9日接受新華社記者采訪時說，得益于今年諾貝爾化學獎獲獎成果，人們現(xiàn)在可以設計蛋白質(zhì)，還可通過人工智能預測蛋白質(zhì)三維結構，“這是一個非常大的革命”。

　　曾經(jīng)不可實現(xiàn)的夢想

　　蛋白質(zhì)是維持生命的重要大分子。它們是構成骨骼、皮膚、頭發(fā)等組織的基石，是驅(qū)動肌肉的馬達，是讀取、復制和修復脫氧核糖核酸（DNA）的“機器”，是讓大腦中神經(jīng)元隨時準備運轉的“泵”，是促進機體免疫反應的抗體，是細胞向外界傳遞信息的傳感器，是調(diào)節(jié)人體內(nèi)所有細胞的激素。

　　蛋白質(zhì)通常由20種不同的氨基酸組成。在蛋白質(zhì)中，氨基酸以長鏈連接在一起，折疊起來形成獨特的三維結構，這對蛋白質(zhì)的功能至關重要。要了解生命如何運作，首先就需要了解蛋白質(zhì)的形狀和結構。

　　自19世紀以來，化學家就已了解蛋白質(zhì)對生命過程的重要性。但直到20世紀50年代，隨著研究工具精度的提高，研究人員才開始借助儀器解析蛋白質(zhì)三維結構。到20世紀70年代，研究人員已經(jīng)認識到，決定蛋白質(zhì)如何折疊的相關信息蘊含在組成蛋白質(zhì)的氨基酸序列中。從那時起，研究人員一直懷有一個夢想，即試圖根據(jù)已知的氨基酸序列預測蛋白質(zhì)三維結構，但這非常困難，甚至一度被認為是不可能實現(xiàn)的夢想。

　　“阿爾法圍棋”設計者破解蛋白質(zhì)結構之謎

　　然而，就在4年前，出現(xiàn)了一個驚人的突破。2020年，谷歌旗下“深層思維”公司的德米斯·哈薩比斯和約翰·江珀提出名為“阿爾法折疊2”的人工智能模型。

　　哈薩比斯是來自英國的神經(jīng)學家和企業(yè)家，他是“深層思維”公司的聯(lián)合創(chuàng)始人和首席執(zhí)行官。他從4歲開始下國際象棋，2009年獲得英國倫敦大學學院認知神經(jīng)科學博士學位。他還曾領銜開發(fā)“深層思維”公司的“阿爾法圍棋”程序，該程序在復雜的圍棋游戲中擊敗世界冠軍、韓國圍棋選手李世石。

　　江珀則是“深層思維”公司高級研究科學家，早年在美國芝加哥大學獲得理論化學博士學位，研究方向為使用機器學習模擬蛋白質(zhì)折疊。2021年，《自然》雜志曾將他列入年度“十大科學人物”。

　　“阿爾法折疊2”模型曾贏得有著生物計算領域“奧運會”之稱的“蛋白質(zhì)結構預測關鍵評估（CASP）”比賽，并成為第一個能準確預測蛋白質(zhì)三維結構的機器學習模型。

　　“阿爾法折疊2”模型成功解決了科學家苦苦思索了數(shù)十年的難題——從氨基酸序列預測蛋白質(zhì)結構，它能夠預測幾乎所有已知的2億種蛋白質(zhì)的結構。

　　自問世以來，“阿爾法折疊2”已被用于海量科學應用中，例如人們用它應對抗生素耐藥性、尋找瘧疾等疾病的新療法等。“阿爾法折疊2”極大縮短了人工確定蛋白質(zhì)結構的時間，展示了人工智能對于科學發(fā)現(xiàn)的影響。此外，這項研究將有助于人們更好地了解疾病，并能加速新靶向藥物開發(fā)。到今年10月，已有來自大約190個國家的200多萬人使用了“阿爾法折疊2”程序。

　　設計全新蛋白質(zhì)開辟無限可能

　　自然界中的蛋白質(zhì)種類有限，研究人員希望創(chuàng)建出新的蛋白質(zhì)種類，使其執(zhí)行諸如分解有害物質(zhì)或作為化學制造業(yè)工具等功能。該領域自20世紀90年代末興起，美國華盛頓大學西雅圖分校教授戴維·貝克在該領域取得突破。他開發(fā)的名為Rosetta的軟件成功構建出不是天然存在的全新蛋白質(zhì)。

　　貝克的研究團隊首先提出一個全新結構的蛋白質(zhì)，然后利用Rosetta計算哪種氨基酸序列可以生成所需的蛋白質(zhì)。為了驗證該軟件的成功率，貝克的研究小組將軟件建議的氨基酸序列基因引入細菌，這些細菌生產(chǎn)了所需的蛋白質(zhì)。然后，他們利用X射線晶體學確認了蛋白質(zhì)結構與他們的設計幾乎完全符合。該成果于2003年發(fā)表。

　　此后，他的研究小組不斷創(chuàng)造出一個又一個具有新功能的蛋白質(zhì)，可用于催生新的納米材料、靶向藥物、疫苗研發(fā)、微型傳感器以及更環(huán)保的化學工業(yè)等，為實現(xiàn)人類福祉開辟了無限可能。

　　貝克當天接受電話采訪時說，他獲得這一殊榮是站在了巨人的肩膀上。蛋白質(zhì)結構預測真正凸顯了人工智能的力量，使人們得以將人工智能方法應用于蛋白質(zhì)設計，大大提高了設計的能力和準確性。