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“85后”摘取诺贝尔奖，年龄轻轻收成顶级荣耀，靠的是什么

时间：2024-10-16 10:24来源：www.cznuofan.com作者：未知点击：

日前，随着着2024年诺贝尔奖的陆续揭晓，科学界对这一范围盛事的讨论热度空前。除去奖项两度花落人工智能以外，最受关注的莫过于诺奖历史上第一“85后”得主——化学奖获得者约翰·江珀了。不少人会疑惑：年龄轻轻，他何以担起诺贝尔奖？这位天才研究的到底是什么，能助他一举夺得世界所有科研工作者都梦想得到的顶级荣耀？让大家略窥一二。

“85”后诺贝尔奖获得者约翰·江珀

“一把破解宇宙和生命奥妙的钥匙”

北京时间十月9日，2024年诺贝尔化学奖被授与3位对蛋白质结构的设计和预测作出杰出贡献的科学家。其中一半授与美国科学家戴维·贝克（David Baker），以表彰他在“计算蛋白质设计”方面的贡献；另一半授与就职于英国AI公司Google“深层思维”的两位科学家——德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·江珀（John M. Jumper）（前者是“深层思维”的联合开创者兼CEO，后者是“深层思维”的高级研究科学家），以表彰他们“对蛋白质结构预测的贡献”。

诺贝尔奖委员会评价称，这3位科学家“破译了蛋白质惊人结构的密码”，而这将为人类带来很大益处。贝克成功完成了构建全新蛋白质这一“几乎不可能完成的任务”；而哈萨比斯和江珀则开发了一种名为AlphaFold2的AI模型，可以预测蛋白质的复杂结构。

那样，这类研究的重要程度从何得知？第一要从蛋白质有哪些用途说起。

蛋白质是生物尤为重要的组成成分，是所有生命活动的基础。

长期以来，化学家们一直梦想着全方位知道和学会蛋白质这个“生命的化学工具”。但这个梦想要达成起来难上加难。由于蛋白质一般由20种氨基酸呈念珠状扭曲折叠连接形成独特的三维形状，而形状本身决定了蛋白质的功能——其中一些可以创建肌肉、角或羽毛等，而另一些则可能成为激素或抗体。很多蛋白质形成酶，这类酶以惊人的精度驱动生命的化学反应。坐落于细胞表面的蛋白质也非常重要，它们充当细胞与其周围环境之间的通信途径……研究它们亦如破解生命的密码。

从20世纪70年代以来，科学家们就试图从蛋白质的氨基酸序列中预测出它的三维结构，但这一目的的困难程度堪比解开宇宙的奥秘。传统的实验办法（如X射线晶体学、核磁共振光谱和冷冻电子显微镜等）尽管可以提供高分辨率的蛋白质结构数据，但一般耗时、昂贵且具备技术挑战性。除此之外，这类办法并非对所有蛋白质（如膜蛋白）适用，限制了其广泛应用。

就像在迷雾中忽然亮起了一盏明灯，4年前，哈萨比斯和江珀给大家带来了惊喜——他们推出了一款名为AlphaFold2的AI模型。这个模型正如诺贝尔奖委员会评价中描述的：它解决了一个已有50年历史的难点，可以用人工智能预测大约两亿种已知蛋白质的复杂结构，已被全球190个国家/区域的200多万人用。

而创造这一佳作的“超级英雄”之一——江珀备受关注，只由于他不止是AlphaFold模型的主要负责人，更是一位年龄轻轻的天才科学家。他1985年出生于美国阿肯色州小石城。有趣的是，江珀刚开始对宇宙的无限好奇驱使他学物理和数学，他在青少年时期就自学了计算机编程，并梦想会“成为一个‘发现宇宙定律’的物理学家”。但当他开始用超级计算机模拟蛋白质及其动态时，他发现，原来那些探索宇宙的物理常识，居然可以用来解决关乎人类健康的医学问题，就像是用一把神奇钥匙，不仅能够打开宇宙的大门，还意料之外地发现了通往生命奥秘的另一扇门。

开启AI细胞生物学的新年代

2017年，江珀获得博士学位后获悉“深层思维”正在拓展蛋白质结构预测方面的研究，他投递申请后非常快成为这个团队小组的要紧成员。彼时，“深层思维”公司开发的AlphaFold迟迟未能获得进一步突破，江珀提出了使用新思路改进原有设计。非常快，他被提拔为AlphaFold项目主管，和哈萨比斯一同领导开发AlphaFold 2的工作。

在江珀带领下，一个年轻团队对AlphaFold刚开始版本进行了重新梳理，在此基础上全方位调整和改进，对每一个细节给予挖掘以期达到尽善尽美。譬如，他们引入空间立体结构和进化理念；整理已有蛋白质结构的详细情况如原子半径和键角等；健全机器有效学习方案以利于从有限数据中提取最大信息；尤其是抛弃传统算法的束缚，更强调空间挨近而非线性相邻等。

2021年7月15日，详细描述AlphaFold2内容的论文在《自然》期刊在线发表立即引起科学界哄动。这项收获被《科学》期刊评选为2021年度十大科学突破之首，当年全世界各种“十大科学进展”评选也不约而同将AlphaFold列为榜首，这也是多年来少有些。

2021年，“深层思维”在《自然》上发表论文并开源了AlphaFold 2模型

AlphaFold2体现了江珀独特的创造性。它能通过深度学习模型直接从氨基酸序列预测蛋白质的三维结构，大幅提升了预测的准确性和效率。其预测结果的平均准确率达到了92.4%，几乎与实验结果相媲美。值得一提的是，与以往科学家获得一个蛋白质结构一般需要数年时间不同，有了人工智能的加持，同样的实验目前仅需几分钟就能完成！这实在是让人惊叹。

那会儿，36岁的江珀就被科学家们预测早晚会获得诺贝尔奖，只不过不少人没想到预言这么快就能成真。也没想到，他获得的不是生理学或医学奖，更不是物理学奖，而是化学奖。

今年5月，“深层思维”又推出了新一代商品AlphaFold 3，它可以以更高的精度预测蛋白质、DNA、RNA，与小分子等生命分子的结构，包含抗体-抗原的相互用途等，这在以前是非常难达成的。这类进步使得AlphaFold在生物医药研究范围具备潜在的“戏剧性”影响，或许会加速新药的开发和蛋白质工程范围的革新，进而开启AI细胞生物学的新年代。

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