“85后”摘取諾貝爾獎(jiǎng)，年紀(jì)輕輕收獲頂級(jí)榮耀，靠的是什么？

近日，伴隨著2024年諾貝爾獎(jiǎng)的陸續(xù)揭曉，科學(xué)界對(duì)這一領(lǐng)域盛事的討論熱度空前。除了獎(jiǎng)項(xiàng)兩度花落AI之外，最受關(guān)注的莫過于諾獎(jiǎng)歷史上首位“85后”得主——化學(xué)獎(jiǎng)獲得者約翰·江珀了。很多人會(huì)疑惑：年紀(jì)輕輕，他何以擔(dān)起諾貝爾獎(jiǎng)？這位天才研究的究竟是什么，能助他一舉奪得世界所有科研工作者都?jí)粝氲玫降捻敿?jí)榮耀？讓我們略窺一二。

“85”后諾貝爾獎(jiǎng)獲得者約翰·江珀

“一把破解宇宙和生命奧妙的鑰匙”

北京時(shí)間10月9日，2024年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)被授予3位對(duì)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)和預(yù)測(cè)作出杰出貢獻(xiàn)的科學(xué)家。其中一半授予美國(guó)科學(xué)家戴維·貝克（David Baker），以表彰他在“計(jì)算蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)”方面的貢獻(xiàn)；另一半授予就職于英國(guó)人工智能公司谷歌“深層思維”的兩位科學(xué)家——德米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）和約翰·江珀（John M. Jumper）（前者是“深層思維”的聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO，后者是“深層思維”的高級(jí)研究科學(xué)家），以表彰他們“對(duì)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的貢獻(xiàn)”。

諾貝爾獎(jiǎng)委員會(huì)評(píng)價(jià)稱，這3位科學(xué)家“破譯了蛋白質(zhì)驚人結(jié)構(gòu)的密碼”，而這將為人類帶來極大益處。貝克成功完成了構(gòu)建全新蛋白質(zhì)這一“幾乎不可能完成的任務(wù)”；而哈薩比斯和江珀則開發(fā)了一種名為AlphaFold2的人工智能模型，可以預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)。

那么，這些研究的重要性從何得知？首先要從蛋白質(zhì)的作用說起。

蛋白質(zhì)是生物非常重要的組成成分，是一切生命活動(dòng)的基礎(chǔ)。

長(zhǎng)期以來，化學(xué)家們一直夢(mèng)想著全面了解和掌握蛋白質(zhì)這個(gè)“生命的化學(xué)工具”。但這個(gè)夢(mèng)想要實(shí)現(xiàn)起來難上加難。因?yàn)榈鞍踪|(zhì)通常由20種氨基酸呈念珠狀扭曲折疊連接形成獨(dú)特的三維形狀，而形狀本身決定了蛋白質(zhì)的功能——其中一些可以創(chuàng)建肌肉、角或羽毛等，而另一些則可能成為激素或抗體。許多蛋白質(zhì)形成酶，這些酶以驚人的精度驅(qū)動(dòng)生命的化學(xué)反應(yīng)。位于細(xì)胞表面的蛋白質(zhì)也很重要，它們充當(dāng)細(xì)胞與其周圍環(huán)境之間的通信渠道……研究它們亦如破解生命的密碼。

從20世紀(jì)70年代以來，科學(xué)家們就試圖從蛋白質(zhì)的氨基酸序列中預(yù)測(cè)出它的三維結(jié)構(gòu)，但這一目標(biāo)的難度堪比解開宇宙的奧秘。傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)方法（如X射線晶體學(xué)、核磁共振光譜和冷凍電子顯微鏡等）盡管能夠提供高分辨率的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，但通常耗時(shí)、昂貴且具有技術(shù)挑戰(zhàn)性。此外，這些方法并不是對(duì)所有蛋白質(zhì)（如膜蛋白）適用，限制了其廣泛應(yīng)用。

就像在迷霧中突然亮起了一盞明燈，4年前，哈薩比斯和江珀給我們帶來了驚喜——他們推出了一款名為AlphaFold2的人工智能模型。這個(gè)模型正如諾貝爾獎(jiǎng)委員會(huì)評(píng)價(jià)中描述的：它解決了一個(gè)已有50年歷史的難題，能夠用AI預(yù)測(cè)大約兩億種已知蛋白質(zhì)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)，已被全球190個(gè)國(guó)家/地區(qū)的200多萬人使用。

而創(chuàng)造這一佳作的“超級(jí)英雄”之一——江珀備受關(guān)注，只因?yàn)樗粌H是AlphaFold模型的主要負(fù)責(zé)人，更是一位年紀(jì)輕輕的天才科學(xué)家。他1985年出生于美國(guó)阿肯色州小石城。有趣的是，江珀最初對(duì)宇宙的無限好奇驅(qū)使他學(xué)習(xí)物理和數(shù)學(xué)，他在青少年時(shí)期就自學(xué)了計(jì)算機(jī)編程，并夢(mèng)想會(huì)“成為一個(gè)‘發(fā)現(xiàn)宇宙定律’的物理學(xué)家”。但當(dāng)他開始使用超級(jí)計(jì)算機(jī)模擬蛋白質(zhì)及其動(dòng)態(tài)時(shí)，他發(fā)現(xiàn)，原來那些探索宇宙的物理知識(shí)，竟然可以用來解決關(guān)乎人類健康的醫(yī)學(xué)問題，就像是用一把神奇鑰匙，不僅可以打開宇宙的大門，還意外地發(fā)現(xiàn)了通往生命奧秘的另一扇門。

開啟人工智能細(xì)胞生物學(xué)的新時(shí)代

2017年，江珀獲得博士學(xué)位后獲悉“深層思維”正在開展蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方面的研究，他投遞申請(qǐng)后很快成為這個(gè)團(tuán)隊(duì)小組的重要成員。彼時(shí)，“深層思維”公司開發(fā)的AlphaFold遲遲未能取得進(jìn)一步突破，江珀提出了采用新思路改進(jìn)原有設(shè)計(jì)。很快，他被提拔為AlphaFold項(xiàng)目主管，和哈薩比斯共同領(lǐng)導(dǎo)開發(fā)AlphaFold 2的工作。

在江珀帶領(lǐng)下，一個(gè)年輕團(tuán)隊(duì)對(duì)AlphaFold最初版本進(jìn)行了重新梳理，在此基礎(chǔ)上全面調(diào)整和改進(jìn)，對(duì)每個(gè)細(xì)節(jié)給予挖掘以期達(dá)到盡善盡美。比如，他們引入空間立體結(jié)構(gòu)和進(jìn)化理念；整合已有蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的詳細(xì)信息如原子半徑和鍵角等；完善機(jī)器有效學(xué)習(xí)策略以利于從有限數(shù)據(jù)中提取最大信息；特別是拋棄傳統(tǒng)算法的束縛，更強(qiáng)調(diào)空間靠近而非線性相鄰等。

2021年7月15日，詳細(xì)描述AlphaFold2內(nèi)容的論文在《自然》期刊在線發(fā)表立即引起科學(xué)界轟動(dòng)。這項(xiàng)成就被《科學(xué)》期刊評(píng)選為2021年度十大科學(xué)突破之首，當(dāng)年全世界各種“十大科學(xué)進(jìn)展”評(píng)選也不約而同將AlphaFold列為榜首，這也是多年來少有的。

2021年，“深層思維”在《自然》上發(fā)表論文并開源了AlphaFold 2模型

AlphaFold2體現(xiàn)了江珀獨(dú)特的創(chuàng)造性。它能通過深度學(xué)習(xí)模型直接從氨基酸序列預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)，大幅提高了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和效率。其預(yù)測(cè)結(jié)果的平均準(zhǔn)確率達(dá)到了92.4%，幾乎與實(shí)驗(yàn)結(jié)果相媲美。值得一提的是，與以往科學(xué)家獲得一個(gè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)通常需要數(shù)年時(shí)間不同，有了AI的加持，同樣的實(shí)驗(yàn)現(xiàn)在只需幾分鐘就能完成！這實(shí)在是令人驚嘆。

那會(huì)兒，36歲的江珀就被科學(xué)家們預(yù)測(cè)遲早會(huì)獲得諾貝爾獎(jiǎng)，只是很多人沒想到預(yù)言這么快就能成真。也沒想到，他獲得的不是生理學(xué)或醫(yī)學(xué)獎(jiǎng)，也不是物理學(xué)獎(jiǎng)，而是化學(xué)獎(jiǎng)。

今年5月，“深層思維”又推出了新一代產(chǎn)品AlphaFold 3，它能夠以更高的精度預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)、DNA、RNA，以及小分子等生命分子的結(jié)構(gòu)，包括抗體-抗原的相互作用等，這在以前是很難實(shí)現(xiàn)的。這些進(jìn)步使得AlphaFold在生物醫(yī)藥研究領(lǐng)域具有潛在的“戲劇性”影響，可能會(huì)加速新藥的開發(fā)和蛋白質(zhì)工程領(lǐng)域的創(chuàng)新，進(jìn)而開啟人工智能細(xì)胞生物學(xué)的新時(shí)代。