2024年的诺贝尔化学奖颁发给了那些开发出能够精确设计和预测蛋白质结构的计算工具的科学家。诺贝尔委员会强调，这些工具在生物化学领域引发了一场革命，现如今全球数以百万计的研究人员正在使用这些工具。
因在蛋白质设计与结构预测方面的杰出贡献，David Baker（左）、Demis Hassabis（中）和John Jumper荣获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项目中的贡献获得了一半的奖金，这两个程序显著提升了蛋白质结构预测的准确性。2021年，该团队发布了35万个蛋白质结构数据，涵盖了人类蛋白质组中的所有2万个蛋白质。2022年，他们又提供了2亿个蛋白质的结构，几乎覆盖了已知的所有蛋白质。
另一半奖金则授予了华盛顿大学的David Baker，以表彰他自上世纪90年代以来在蛋白质设计领域的开创性研究。他和他的团队开发了名为Rosetta的软件，能够分析已知蛋白质的结构片段，并利用这些信息设计出符合理想形状的新型蛋白质。
Top7是首个由下而上设计的合成蛋白质，由David Baker的实验室制造，并于2003年发表。这种蛋白质的结构与预测结果非常接近。
2003年，Baker利用这一工具设计了一种由93个氨基酸组成的蛋白质，并在实验室中成功合成，结果显示该合成蛋白质的实际结构与预测结果高度一致。此后，Baker的实验室进一步发展了Rosetta工具，并用其设计出能够催化自然界中未见反应的新型蛋白质，具备特定的生物功能。
诺贝尔委员会表示，Hassabis、Jumper和Baker所开发的工具意味着如今“结构设计和预测问题在很大程度上得到了有效解决”。
委员会成员John Åqvist（他本人也是一名计算生物学家）在宣布获奖时指出，AlphaFold2在预测准确性方面的突破得益于该程序采用了神经网络和深度学习技术，这也是昨天诺贝尔物理学奖的核心技术。
Åqvist称蛋白质结构设计和预测工具的影响“真正巨大”，并指出Baker的研究“开启了一个我们从未见过的蛋白质结构新世界”。他还提到，全球有超过200万研究人员在使用AlphaFold蛋白质结构数据库。
Baker的实验室设计并创造了复杂而庞大的蛋白质。
Åqvist补充道：“要理解蛋白质的功能，就必须了解它们的结构，这正是今年获奖者所做的。”
获奖消息公布后，Baker立即向媒体表示他“非常兴奋，也深感荣幸”。他回忆说，当他接到诺贝尔委员会的电话时正在睡觉，妻子听到消息后尖叫，他被告知“去一个能真正听到的地方”。他说：“这是一个非常特别的日子。”
英国皇家化学学会主席Annette Dorrity对两位获奖者的成就表示赞赏。她表示：“化学是一门以创新为核心的科学，能够真正改变我们的世界，他们的激动人心的工作就是一个很好的例证。这个研究的好处是显而易见的，因为我们都可以期待应用程序改善我们的健康和福祉。”
因研究支撑我们触觉和温度的生物学而获得2021年诺贝尔医学奖的Ardem Patapoutian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《化学世界》杂志的高级科学记者。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Jamie Durrani报道
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