大卫·贝克、戴米斯·哈萨比斯和约翰·江珀荣获2024年诺贝尔化学奖

北京时间2024年10月9日，瑞典皇家科学院宣布将诺贝尔化学奖授予三位科学家——大卫·贝克（David Baker）、戴米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·江珀（John M. Jumper），以表彰他们在蛋白质设计与结构预测领域的突破性贡献。他们的研究不仅破解了生命科学中的核心难题，更推动了人工智能（AI）与生物医学的深度融合，为疾病治疗、药物研发和可持续发展开辟了新纪元。

大卫·贝克开创了“蛋白质从头设计”方法，通过计算模拟与实验验证，成功设计出自然界中不存在的新型蛋白质。他的团队开发了Rosetta软件平台，能够精确预测蛋白质的折叠方式，自2003年首次成功设计出非天然蛋白质以来，他的团队开发了多种创新应用，包括用于疫苗的纳米颗粒、可降解塑料的酶以及高灵敏度的生物传感器。这些成果为药物研发、环保材料等领域提供了全新的工具。

戴米斯·哈萨比斯和约翰·江珀领导的团队开发了人工智能模型AlphaFold2，解决了困扰科学界50年的“蛋白质折叠问题”。该模型仅通过氨基酸序列即可快速预测蛋白质的三维结构，准确率接近实验水平。自2020年发布以来，AlphaFold2已预测了约2亿种蛋白质的结构，这一突破极大加速了疾病机理研究、抗生素开发和癌症治疗药物的设计。据统计，全球已有超过200万科研人员使用AlphaFold2，其影响力覆盖190个国家。

诺贝尔化学委员会主席海纳·林克（Heiner Linke）指出，三位获奖者的工作“揭示了生命化学工具的非凡潜力”。他们的贡献体现在两大层面：

技术突破：传统蛋白质研究方法依赖耗时费力的X射线晶体学或冷冻电镜技术，全球仅解析了23万种结构。而贝克的“计算设计”与AlphaFold的“AI预测”提供了高效、低成本的新路径，显著缩短了科研周期。

跨学科融合：此次奖项凸显了化学与人工智能、生物学的深度融合。贝克的蛋白质设计依赖计算化学的精确建模，而AlphaFold则通过深度学习模拟复杂的生物过程，展现了“科学智能”（AI for Science）的范式革新。

评委会认为，这些成果不仅推动了基础科学的发展，更在解决全球健康与环境挑战中展现出实际价值，例如加速新冠疫苗研发、优化癌症靶向疗法等。

大卫·贝克（David Baker）1962年出生于美国西雅图，1989年获加州大学伯克利分校生物化学博士学位。现任华盛顿大学生物化学教授，创立了全球领先的蛋白质设计研究所。其团队开发的Rosetta软件已成为计算生物学领域的标杆工具。曾获拉斯克奖（2021年）等多项国际大奖，被《自然》杂志评为“十大科学人物”之一。

戴米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）1976年生于英国伦敦，拥有剑桥大学计算机科学博士学位（2009年）及伦敦大学学院认知神经科学背景。作为DeepMind联合创始人兼CEO，他主导了多项AI里程碑项目，包括AlphaGo和AlphaFold。其愿景是通过AI“解决智力挑战，推动科学进步。哈萨比斯不仅是AI科学家，还曾是一名国际象棋神童和游戏开发者，展现了科学与创新的多元融合。

约翰·江珀（John M. Jumper）1985年出生于美国阿肯色州，2017年获芝加哥大学物理学博士学位。作为DeepMind高级科学家，他是AlphaFold项目的核心开发者。2020年，其团队在蛋白质结构预测竞赛CASP14中取得历史性突破，准确率超越传统实验方法。2021年被《自然》评为“年度十大科学人物”，其工作被誉为“生物医药领域的登月计划”。

2024年诺贝尔化学奖标志着科学研究范式的重大转型——从传统的实验驱动转向数据与算法驱动的“第四范式”。三位获奖者通过计算与AI的协同创新，突破了人类认知的边界，为生命科学、医学和材料学开辟了广阔前景。正如评委会所言：“他们的发现不仅是化学的胜利，更是人类智慧的集体飞跃。”

未来，随着AI技术的进一步渗透，科学探索将更加高效、开放，而贝克、哈萨比斯与江珀的成就，无疑为这一愿景奠定了基石。

资料来源：科学网、腾讯云

整理：贺玉芳