10月9日，瑞典皇家科学院宣布，将2024年诺贝尔化学奖授予三名科学家——戴维·贝克、德米斯·哈萨比斯和约翰·江珀，以表彰他们在蛋白质设计和蛋白质结构预测领域作出的贡献。

　　“预测蛋白质结构，在很长一段时间被认为是‘太阳底下最难的科学问题之一’。”复旦大学复杂体系多尺度研究院院长马剑鹏说，“但没想到人工智能（AI）——‘阿尔法折叠2’的出现不仅使这一问题超前大幅迈进，更加逼近解决，而且意义更为深远的是，‘科学智能’概念开始深入人心。”

　　德米斯·哈萨比斯和约翰·江珀利用人工智能预测了几乎所有2亿种已知蛋白质的结构。这是一个化学家们挣扎了50多年的问题——从氨基酸序列预测蛋白质的三维结构。

　　剑桥大学研究人员约翰·肯德鲁和马克斯·佩鲁茨成功使用了一种称为X射线晶体学的方法，提出第一个蛋白质的三维模型，并于1962年获得诺贝尔化学奖。不过，使用X射线晶体学手段比较耗时，而这一方法并不适用所有蛋白质。

　　1994年，科学家们启动一个名为“蛋白质结构预测关键评估（CASP）”的项目，但直到2018年才实现突破。国际象棋大师、神经科学专家、人工智能先驱德米斯·哈萨比斯带领团队参加CASP比赛，他们研发的“阿尔法折叠”将过去预测蛋白质结构最多达到40%的准确性提高至近60%。但接下来，他们陷入瓶颈。所幸，新员工约翰·江珀带来新创意。他开发了更简单、更巧妙的模拟蛋白质动力学的方法。

　　经过改造的“阿尔法折叠2”带来令人震惊的结果，其表现得几乎与X射线晶体学手段一样好。蛋白质结构实现可视化使得人类能够更好地了解生命的运作方式，包括一些疾病为何会发展、抗生素耐药性如何发生以及一些微生物为何可以分解塑料等。

　　另一位获奖者戴维·贝克则创造出以前不存在的蛋白质。20世纪90年代末，他开发了能够预测蛋白质结构的计算机软件罗塞塔。事实证明，罗塞塔构建了蛋白质——Top7，其独特结构在自然界中并不存在。创造具有新功能的蛋白质，将带来新的纳米材料、靶向药物、更快速的疫苗开发、最小的传感器等。