可用于精确设计和预测蛋白质结构的计算工具的开发者获得了今年的诺贝尔化学奖。诺贝尔委员会指出，这些工具导致了生物化学领域的一场革命，今天全世界数百万研究人员都在使用这些工具。
David Baker(左)、Demis Hassabis(中)和John Jumper因在蛋白质设计和结构预测方面的工作获得2024年诺贝尔化学奖
谷歌DeepMind团队的Demis Hassabis和John Jumper因其在AlphaFold和AlphaFold2程序上的工作获得了一半的奖金，这两个程序大大提高了蛋白质结构预测的准确性。2021年，该团队公布了35万个结构，包括人类蛋白质组中所有2万个蛋白质的结构。2022年，他们又提供了2亿个蛋白质的结构——几乎是科学上已知的所有蛋白质。
另一半奖项颁给了华盛顿大学(University of Washington)的戴维·贝克(David Baker)，以表彰他从上世纪90年代开始在蛋白质设计方面的研究。他和他的同事们开发了一种名为Rosetta的软件，可以分析已知蛋白质的结构片段，并利用这些信息设计出具有理想形状的全新蛋白质。
Top7，首个由下而上设计的合成蛋白质，由大卫·贝克的实验室制造，并于2003年发表。这种蛋白质的结构与预测的非常相似
2003年，Baker用这个工具设计了一种由93个氨基酸组成的蛋白质，然后在实验室里合成了它——结果表明，这种合成蛋白质的现实版本与预测的结构非常吻合。从那以后，贝克的实验室进一步发展了罗塞塔工具，并用它来设计新的蛋白质，这些蛋白质可以催化自然界中看不到的反应，并具有特定的生物功能。
根据诺贝尔委员会的说法，哈萨比斯、跳普和贝克开发的工具意味着今天，“结构设计和预测问题在很大程度上得到了解决”。
委员会成员约翰?qvist(他本人也是一名计算生物学家)在宣布获奖消息时指出，AlphaFold2在预测准确性方面的飞跃是由于该程序使用了神经网络和深度学习技术——这是昨天诺贝尔物理学奖的核心技术。
?qvist将蛋白质结构设计和预测工具的影响描述为“真正巨大的”，并指出贝克的研究“开辟了一个我们从未见过的蛋白质结构的全新世界”。他还指出，全世界有超过200万研究人员使用AlphaFold蛋白质结构数据库。
巨大而复杂的蛋白质在贝克的实验室里被设计和创造出来
?qvist补充说:“为了了解蛋白质的工作原理，你需要知道它们是什么样子的，这就是今年的获奖者所做的。”
消息公布后，贝克立即对媒体表示，他“非常兴奋，也深感荣幸”。他说，当他接到诺贝尔委员会的电话时，他正在睡觉，当他的妻子听到这个消息后开始尖叫时，他被告知“去一个他能真正听到的地方”。他说:“这是一个非常特别的日子。”
英国皇家化学学会主席安妮特·多尔蒂在回应这一消息时，称两位获奖者的工作“非常出色”。她说:“化学是一门以创新为核心的科学，有可能真正改变我们的世界，他们令人兴奋的工作就是一个很好的例子。”“这项研究的好处是显著的，因为我们都可以期待应用程序改善我们的健康和福祉。”
Ardem Patapoutian因研究支撑我们的触觉和温度的生物学而获得2021年诺贝尔医学奖，他在X上写道，他实验室的研究人员“每天都在使用他们开发的工具”。
Jamie Durrani是高级科学记者
《化学世界》杂志。他报道最新的化学研究和相关主题，包括环境、能源和科学政策。查看完整档案
