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诺贝尔化学奖得主用AI预测蛋白质 将成药物设计主流

加新网CACnews.ca| 2024-10-9 09:23 |来自: 世界日报

华盛顿大学的生物化学教授贝克、英国Google DeepMind的琼珀及哈萨比斯,分别以蛋白质设计与蛋白质结构研究,拿下本届化学奖殊荣。美联社

2024年诺贝尔化学奖今日宣布,华盛顿大学的生物化学家贝克(David Baker)、Google DeepMind的琼珀(John Jumper)及哈萨比斯(Demis Hassabis),分别以蛋白质设计与蛋白质结构研究,拿下本届化学奖殊荣。学者指出,贝克的实验室所开发的软体,曾开发出全球第一个人工合成的酵素;琼珀、哈萨比斯的研究,则借由AI,在5年内将蛋白质折叠预测的准确率从40%提高到90%。

台湾科技媒体中心在诺贝尔化学奖得主出炉后,邀请国内学者分析得主研究成果。中央研究院生物化学研究所副研究员吴昆峰说明,贝克的实验室所做的研究,是蛋白质折叠的研究领域中非常困难的题目,科学家50几年来用尽一切的方法预测,想让蛋白质折叠成正确的构形。贝克的实验室拥有全世界最领先的技术,他过去发展一套称为Rosetta的软体,不只能修改原来的蛋白质,也可以从不存在的序列找到新的功能、新的折叠方式。

吴昆峰指出,Rosetta在2003年就开发出全球第一个人工合成、人工设计的酵素,这证明可以用软体来设计一个“不存在于世界上任何一种序列”的蛋白质,并引发学界20年来相继投入这个领域。往后Rosetta软体持续优化、修改后,才会有AI软体的加入,让蛋白质结构预测更成功。

中央研究院生物化学研究所研究员徐尚德指出,Rosetta最近还推出了非常强大的功能,名为Rosetta Diffusion,跳脱过去用基因得到蛋白质结构、了解功能,用已知的知识创造未知的东西的方式,能够用“生成”的方法来设计蛋白质,并辨识蛋白质能不能制成药物。疫情期间贝克的公司还直接上市,并由另一个大药厂用10亿美金买下,也显示当今生技产业的潜力。

国立清华大学化学系助理教授杨自雄表示,哈萨比斯及琼珀研究的重要性在于,只要给出一串基因序列,就能生成出应该得到的静态蛋白质结构。过去科学家用物理方式做蛋白质折叠,准确率相对低又耗时长,2016年的准确率仅约40%。而到2020年,两人提出的AlphaFold2模型准确率达到90%,也就是说,给出一段DNA序列,折叠出来的蛋白质结构有90%可以跟实质上得到的结构一样,是对于药物设计非常重要的发现。

吴昆峰指出,他们设计的东西可能还没有到药物开发、上市阶段,但往后几年应该会成为做抗体筛选、药物设计的主流方式。

徐尚德表示,贝克在疫情之后不太出远门,去年台湾生物物理学会有邀请贝克演讲,但他表示无法到台湾,只能用录影的方式。徐也听过贝克的几次演讲,最近一次是在西雅图大学办理的研讨会,据他了解,贝克现在的实验室有一整栋4层楼,一半做实验、一半做AI。即使已经不在研究的第一线,他每天都还是有不同的想法、和不同人讨论,仍充满好奇心,让他直呼非常了不起。

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