美英3科學家同獲諾貝爾化學獎 用AI解開蛋白質結構的奧秘
【編譯張翠蘭、陳怡妏／綜合外電】2024諾貝爾獎周三（10/9）公布化學獎得主，由美國生物化學家貝克（David Baker），以及英國科學家哈薩比斯（Demis Hassabis）和美國的瓊珀（John M. Jumper）共同獲奬，3人分別因為破解了蛋白質驚人結構的密碼而獲得表揚。
諾貝爾委員會10月9日宣布今年諾貝爾化學奬頒給3人，表彰美國生物化學家貝克（David Baker）「以電腦計算蛋白質設計」，以及哈薩比斯（Demis Hassabis）和美國的瓊珀（John M. Jumper）的「蛋白質結構預測」突破性成就。
貝克可獲得1100萬瑞典克朗（約3417萬元台幣）的一半獎金，哈薩比斯和瓊珀則共享另一半的獎金。
今年得獎理由關於蛋白質，是生命巧妙的化學工具。貝克成功建構了全新的蛋白質，幾乎是不可能的壯舉。哈薩比斯和瓊珀則成功開發了一種人工智慧（AI）模型，來預測幾乎所有已知蛋白質的複雜結構。這是50年來一直未能解決的問題。
諾貝爾委員會9日宣布化學獎時說：「他們的發現潛力巨大。」諾貝爾獎指出，沒有蛋白質，生命就不可能存在。我們現在可以預測蛋白質結構並設計自己的蛋白質，為人類帶來了最大的好處。
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根據諾貝爾獎官網，生命的多樣性證明了蛋白質作為化學工具驚人能力，蛋白質可控制並驅動所有化學反應，這些化學反應共同構成了生命的基礎。蛋白質也充當荷爾蒙、信號物質、抗體和不同組織的組成部分。
蛋白質通常由20種不同的胺基酸（amino acids）組成，堪稱生命的建構組塊。貝克2003年成功利用這些組塊設計了一種不同於任何其他蛋白質的新蛋白質。自此，他的研究小組創造一種又一種富有想像的蛋白質，包括可用作藥物、疫苗、奈米材料和微型感測器的蛋白質。
第二個發現涉及蛋白質結構的預測。在蛋白質中，胺基酸以長串連接在一起，折疊起來形成3D結構，這對蛋白質的功能相當重要。自1970年代以來，研究人員一直試圖根據胺基酸序列來預測蛋白質結構，但這非常困難。
充當蛋白質結構的「Google搜尋」
直到4年前，出現了驚人的突破。同在科技巨頭Google旗下人工智慧（AI）研究團隊DeepMind任職的哈薩比斯和瓊珀，提出一個名為「AlphaFold2」的AI模型，並藉此能夠預測幾乎所有2億種已知蛋白質的結構。
受惠於這項突破性成就，AlphaFold2蛋白質結構資料庫已被全球逾190個國家超過200萬名研究人員使用。它充當蛋白質結構的「Google搜尋」，提供即時取得蛋白質預測模型的數據，加速基礎生物學和其他相關領域的進展。在眾多的科學應用中，研究人員現在可以更佳了解抗生素抗藥性，以及創建可以分解塑膠的酶（enzymes）圖像。
■諾貝爾化學獎得主小檔案
| 得主 | 貝克（David Baker） | 哈薩比斯（Demis Hassabis） | 瓊珀（John M. Jumper） |
| 國籍 | 美國 | 英國 | 美國 |
| 年齡 | 62歲 | 48歲 | 39歲 |
| 現職 | 華盛頓大學 | Google DeepMind | Google DeepMind |
發稿時間：18:08
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