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诺贝尔化学奖，为何也青睐人工智能？

当蛋白质遇见AI，科学界迎来新纪元

10月9日，瑞典皇家科学院的一纸公告，让全球科学界沸腾了起来——2024年的诺贝尔化学奖，居然有半壁江山归功于人工智能！没错，就是那个我们平时用来下棋、打游戏的人工智能（AI），如今竟然成了破解生命奥秘的关键角色。美国华盛顿大学的戴维·贝克，因在计算蛋白质设计方面的杰出贡献，与来自英国“深层思维”公司的德米斯·哈萨比斯和约翰·江珀分享了这份荣誉。后者则是因为在蛋白质结构预测领域的突破性成果而获奖。这两位AI界的明星，通过阿尔法折叠-2模型，彻底颠覆了传统的蛋白质结构预测方式，给生物学带来了革命性的变化。

蛋白质设计：从“猜谜游戏”到“定向创作”

戴维·贝克的故事听起来就像是科幻小说里的桥段。2003年，他和他的团队利用AI设计出了首个非天然存在的蛋白质——Top7，这标志着人类首次有能力创造出自然界未曾有过的蛋白质结构。要知道，在此之前，蛋白质的设计几乎是科学家们眼中的“猜谜游戏”，充满了不确定性和偶然性。然而，贝克的研究小组却让这一切变得有迹可循，甚至可以定制蛋白质的功能。想象一下，未来的某一天，我们可以根据需要，设计出专门对抗超级细菌或是治愈顽疾的蛋白质药物，这将是多么激动人心的画面！

预测蛋白质AI如何让不可能成为可能

再来看看哈萨比斯和江珀的成就。蛋白质的结构决定了它的功能，而解析蛋白质的三维结构，长期以来都是生物学研究中的一个巨大挑战。传统的X射线晶体学、核磁共振技术或是冷冻电镜技术，虽然各有千秋，但在速度和精度上总有不尽人意之处。然而，阿尔法折叠-2的出现，就像是一道闪电划破了黑夜，它不仅提高了预测的准确度，还大幅缩短了研究时间。在最近的一次蛋白质结构预测关键评估（CASP）竞赛中，阿尔法折叠-2的表现几乎媲美X射线晶体学，这无疑是对传统方法的巨大冲击。这意味着，未来在药物开发、疾病治疗等领域，我们将拥有更多可能性。

人工智能：科学探索的新引擎

今年的诺贝尔奖评选，无论是物理学还是化学领域，都与AI密切相关，这是否预示着一个新时代的到来？或许，在不久的将来，AI将成为推动科学发展的重要力量。正如贝克、哈萨比斯和江珀所做的那样，当人类智慧与机器智能相结合时，科学研究便不再局限于已知的边界，而是向着无限可能的未知进发。在这个过程中，我们不仅要欣赏AI带来的成果，更要思考如何更好地利用这一工具，为全人类的福祉服务。毕竟，科技的进步最终是为了让生活变得更加美好。

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