“諾獎(jiǎng)風(fēng)向標(biāo)”——2023拉斯克獎(jiǎng)揭曉！AlphaFold開發(fā)者等上榜

被喻為“諾獎(jiǎng)風(fēng)向標(biāo)”，備受矚目的2023拉斯克（The Lasker Awards）于當(dāng)?shù)貢r(shí)間9月21日正式揭曉。

2023年的拉斯克基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)研究獎(jiǎng)授予了谷歌DeepMind公司的Demis Hassabis博士，和John Jumper博士，表彰他們發(fā)明了能夠預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)的革命性技術(shù)——AlphaFold。

臨床醫(yī)學(xué)研究獎(jiǎng)授予了麻省理工學(xué)院的James G. Fujimoto教授、Eric A. Swanson先生以及俄勒岡健康與科學(xué)大學(xué)凱西眼科研究所（Casey Eye Institute, Oregon Health & Science University）的David Huang教授，以表彰他們共同發(fā)明了光學(xué)相干斷層掃描（OCT）技術(shù)。

醫(yī)學(xué)科學(xué)特殊成就獎(jiǎng)的獲得者是荷蘭癌癥研究所的Piet Borst博士，以表彰他50年來在科學(xué)發(fā)現(xiàn)、指導(dǎo)和領(lǐng)導(dǎo)方面的杰出成就。

圖片來源：The Lasker Foundation

基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)研究獎(jiǎng)

圖片來源：The Lasker Foundation

基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)研究獎(jiǎng)表彰了兩位“AlphaFold之父”。AlphaFold是一種人工智能（AI）系統(tǒng)，解決了從蛋白質(zhì)氨基酸的序列預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)這一長(zhǎng)期難題。憑借出色的創(chuàng)意、不懈的努力和精湛的工程技術(shù)，Demis Hassabis博士和John Jumper博士（均來自谷歌DeepMind）帶領(lǐng)AlphaFold團(tuán)隊(duì)將結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和速度提升到了前所未有的水平。這種變革性的方法正在迅速推進(jìn)人們對(duì)基本生物過程的理解，并促進(jìn)藥物設(shè)計(jì)的發(fā)展。

圖片來源：The Lasker Foundation

基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)研究獎(jiǎng)表彰了兩位“AlphaFold之父”。AlphaFold是一種人工智能（AI）系統(tǒng)，解決了從蛋白質(zhì)氨基酸的序列預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)這一長(zhǎng)期難題。憑借出色的創(chuàng)意、不懈的努力和精湛的工程技術(shù)，Demis Hassabis博士和John Jumper博士（均來自谷歌DeepMind）帶領(lǐng)AlphaFold團(tuán)隊(duì)將結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和速度提升到了前所未有的水平。這種變革性的方法正在迅速推進(jìn)人們對(duì)基本生物過程的理解，并促進(jìn)藥物設(shè)計(jì)的發(fā)展。

蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)之謎

人體的蛋白質(zhì)在細(xì)胞內(nèi)扮演著非常重要的角色，它們的多種生理功能與它們從線性氨基酸鏈折疊成三維結(jié)構(gòu)后的形態(tài)密切相關(guān)。對(duì)蛋白結(jié)構(gòu)的深入洞察可以闡明其功能并解開生物學(xué)之謎。

早在60多年前，科學(xué)家們已經(jīng)證明蛋白質(zhì)的氨基酸序列編碼了其最終的組織結(jié)構(gòu)。理論上，科學(xué)家們可以找出引導(dǎo)氨基酸鏈正確構(gòu)象的原理。然而，對(duì)于一條氨基酸鏈來說，它可能產(chǎn)生多種潛在構(gòu)象——即使是對(duì)一個(gè)中等大小的蛋白質(zhì)來說，嘗試所有構(gòu)象排列方式所需的時(shí)間也是驚人的。

將AI用于蛋白質(zhì)折疊

人們采用了多種策略來嘗試解析蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，其中，華盛頓大學(xué)的David Baker教授開發(fā)了一種早期方法，他使用來自共享的全球數(shù)據(jù)庫“蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫（PDB）”所收錄的短片段來預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的局部結(jié)構(gòu)。雖然這種策略在某些情況下有所幫助，但這種基于片段的策略很耗時(shí)，對(duì)絕大多數(shù)蛋白質(zhì)的適用性有限。

時(shí)間推進(jìn)到2018年和第13屆國(guó)際蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)競(jìng)賽（CASP），科學(xué)家們已經(jīng)將機(jī)器學(xué)習(xí)用于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)。與依賴預(yù)先構(gòu)想邏輯的傳統(tǒng)人工智能方法不同，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)從數(shù)據(jù)中自行發(fā)現(xiàn)模式規(guī)律。通過將機(jī)器學(xué)習(xí)作為蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的核心組成部分，Hassabis博士和John Jumper博士的團(tuán)隊(duì)贏得了第13屆CASP競(jìng)賽，準(zhǔn)確率大幅領(lǐng)先于亞軍，比第12屆CASP競(jìng)賽的最好成績(jī)提高了近50%。盡管取得了成功，但DeepMind的研究人員并不滿意：他們希望得到一種對(duì)于實(shí)驗(yàn)人員更加有用的工具，誤差小于1埃米（原子的大?。?。

經(jīng)過多輪的調(diào)試和集思廣益，DeepMind的研究團(tuán)隊(duì)在原來的算法基礎(chǔ)上成功構(gòu)建出了AlphaFold2。在2020年的CASP上，DeepMind的AlphaFold2系統(tǒng)表現(xiàn)驚艷，在接受檢驗(yàn)的近100個(gè)蛋白靶點(diǎn)中，AlphaFold2對(duì)三分之二的蛋白靶點(diǎn)給出的預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)與實(shí)驗(yàn)手段獲得的結(jié)構(gòu)相差無幾。有些情況下，已經(jīng)無法區(qū)分兩者之間的區(qū)別是由于AlphaFold2的預(yù)測(cè)出現(xiàn)錯(cuò)誤，還是實(shí)驗(yàn)手段產(chǎn)生的假象。

Hassabis博士和Jumper博士與歐洲分子生物學(xué)實(shí)驗(yàn)室的歐洲生物信息學(xué)研究所合作，與科學(xué)界共享了該項(xiàng)目和數(shù)據(jù)庫，超過一百萬名研究人員使用了這些資源。此后，DeepMind團(tuán)隊(duì)將其數(shù)據(jù)庫目錄擴(kuò)展到基因組已測(cè)序的生物體中幾乎所有已知蛋白質(zhì)，包括構(gòu)成流行病威脅的病毒和世界衛(wèi)生組織高度優(yōu)先的病原體的蛋白質(zhì)組。

這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)在無數(shù)生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域和其他領(lǐng)域產(chǎn)生了巨大影響。例如，它幫助研究人員填補(bǔ)了對(duì)核孔復(fù)合體可視化的認(rèn)知不足——核孔復(fù)合體是一種巨大而復(fù)雜的分子機(jī)器，控制進(jìn)出細(xì)胞核的物質(zhì)運(yùn)輸。通過應(yīng)用AlphaFold，研究人員重新設(shè)計(jì)了蛋白質(zhì)以靶向人類細(xì)胞，為藥物遞送和基因治療開辟了一條新途徑。全球各地的實(shí)驗(yàn)室和生物醫(yī)藥公司正在利用AlphaFold開發(fā)疫苗、設(shè)計(jì)藥物、制造可降解污染物的酶等等。其應(yīng)用前景是無窮無盡的。

拉斯克獎(jiǎng)的官方評(píng)語中這樣寫道：通過放飛想象力和才華，Hassabis、Jumper和他們的團(tuán)隊(duì)完成了讓科學(xué)家困惑了半個(gè)世紀(jì)的任務(wù)。這一勝利開啟了研究和操縱蛋白質(zhì)的新時(shí)代。它已經(jīng)催化出了實(shí)質(zhì)性的進(jìn)步，隨著眾多領(lǐng)域的工作者想方設(shè)法挖掘其潛力，他的影響力和范圍有望爆炸式增長(zhǎng)。

臨床醫(yī)學(xué)研究獎(jiǎng)

圖片來源：The Lasker Foundation

2023年的拉斯克臨床醫(yī)學(xué)研究獎(jiǎng)授予了發(fā)明OCT技術(shù)的三位科學(xué)家。James G. Fujimoto教授、Eric A. Swanson先生以及David Huang教授在上個(gè)世紀(jì)90年代通過將光學(xué)、電信工程和醫(yī)學(xué)結(jié)合在一起開發(fā)出了OCT技術(shù)。該技術(shù)通過利用光束來觀察視網(wǎng)膜等人體組織內(nèi)的微觀結(jié)構(gòu)，能夠?qū)崟r(shí)無痛地生成眼睛內(nèi)部結(jié)構(gòu)的高分辨率橫截面圖像，而無需身體接觸。

三位科學(xué)家隨后成立了一家公司以推動(dòng)該技術(shù)的普及。1996年，第一臺(tái)用于眼科診斷的商用OCT設(shè)備進(jìn)入了臨床。隨著該技術(shù)的廣泛應(yīng)用，醫(yī)生們能夠快速檢測(cè)并治療視網(wǎng)膜上那些會(huì)損害視力的疾病，從而挽救了數(shù)百萬人的視力，為眼科的診斷和治療帶來了革命性的變化。

現(xiàn)在，OCT檢查已經(jīng)成為了眼科標(biāo)準(zhǔn)治療中的一環(huán)，并且OCT的醫(yī)療用途還在不斷擴(kuò)大。全球的專家和實(shí)驗(yàn)室研究人員正在探索其在眾多醫(yī)療領(lǐng)域中的潛力，包括心臟病學(xué)、手術(shù)引導(dǎo)、消化內(nèi)科和皮膚科等等。工程師已經(jīng)將OCT整合到可以進(jìn)入循環(huán)系統(tǒng)的探頭中，心臟病專家正在利用這些工具檢查動(dòng)脈。此外，OCT所具有的體內(nèi)觀察能力還為進(jìn)行光學(xué)活檢而無需切除組織進(jìn)行組織活檢提供了可能。未來，OCT技術(shù)的影響范圍和影響力還將不斷增長(zhǎng)。

醫(yī)學(xué)科學(xué)特殊成就獎(jiǎng)

圖片來源：The Lasker Foundation

Piet Borst博士多次大膽嘗試新領(lǐng)域，并在多個(gè)領(lǐng)域取得了開創(chuàng)性發(fā)現(xiàn)。他的研究揭示了寄生蟲是如何躲避人類免疫系統(tǒng)的，并深入揭示了導(dǎo)致癌癥耐藥性的分子泵。他揭示了一條意想不到的新陳代謝途徑，發(fā)現(xiàn)了一種新的DNA構(gòu)建模塊，并指出了一種遺傳性疾病的生化基礎(chǔ)。他以遠(yuǎn)見卓識(shí)和堅(jiān)韌不拔的精神，帶領(lǐng)荷蘭癌癥研究所躋身世界一流水平。他的貢獻(xiàn)范圍遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了他的祖國(guó)，他還領(lǐng)導(dǎo)了歐洲和其他地區(qū)的著名科學(xué)組織和獎(jiǎng)項(xiàng)委員會(huì)。不僅如此，他培養(yǎng)了數(shù)十名享有國(guó)際聲譽(yù)的研究人員，并將自己對(duì)科學(xué)的熱情和嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膽B(tài)度用于教育公眾。