2024 年诺贝尔化学奖一半授予 David Baker，“因计算蛋白质设计”，另一半共同授予 Demis Hassabis 和 John M. Jumper，“因蛋白质结构预测”，2023年度，梅斯进行预测，认为Demis Hassabis 等有值得获奖，见：2023年度诺贝尔奖花落谁家？ ，去年未获奖，今年终于名至实归!
2024 年诺贝尔化学奖是关于蛋白质，生命巧妙的化学工具。大卫·贝克成功地构建了全新的蛋白质，这几乎是不可能的壮举。 Demis Hassabis 和 John Jumper 开发了一种人工智能模型来解决 50 年前的问题：预测蛋白质的复杂结构。这些发现具有巨大的潜力。
生命的多样性证明了蛋白质作为化学工具的惊人能力。它们控制并驱动所有化学反应，这些化学反应共同构成了生命的基础。蛋白质还充当激素、信号物质、抗体和不同组织的组成部分。
“今年获得认可的发现之一涉及壮观蛋白质的构建。另一个是关于实现 50 年来的梦想：根据氨基酸序列预测蛋白质结构。这两项发现都开启了巨大的可能性。”诺贝尔化学委员会主席海纳·林克 (Heiner Linke) 说道。
蛋白质通常由 20 种不同的氨基酸组成，堪称生命的基石。 2003 年，David Baker成功地利用这些模块设计了一种不同于任何其他蛋白质的新蛋白质。从那时起，他的研究小组创造了一种又一种富有想象力的蛋白质，包括可用作药物、疫苗、纳米材料和微型传感器的蛋白质。
第二个发现涉及蛋白质结构的预测。在蛋白质中，氨基酸以长串连接在一起，折叠起来形成三维结构，这对蛋白质的功能至关重要。自 20 世纪 70 年代以来，研究人员一直试图根据氨基酸序列预测蛋白质结构，但这非常困难。然而，四年前，出现了惊人的突破。
2020 年，Demis Hassabis和John Jumper提出了一种名为 AlphaFold2 的 AI 模型。在它的帮助下，他们已经能够预测研究人员已识别的几乎所有 2 亿种蛋白质的结构。自取得突破以来，AlphaFold2 已被来自 190 个国家的超过 200 万人使用。在众多的科学应用中，研究人员现在可以更好地了解抗生素耐药性并创建可以分解塑料的酶的图像。
没有蛋白质，生命就不可能存在。我们现在可以预测蛋白质结构并设计我们自己的蛋白质，这为人类带来了最大的利益。
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在此留言
#人工智能#直接将#结构生物学#这门学科打到边缘化了，以前这门学科，十分高大上，发表的文章都是CNS级别，自从AI出现后，现在结构生物学科学家大多退居二线了，或改行了。现在做结构生物学的人数大减。David Baker实现了0到1， Demis Hassabis 和 John Jumper 实现了1到10000，不仅解析了几乎全球上所有的蛋白质，还利用AI技术解析了蛋白质-核酸，蛋白质-蛋白质等相互作用的结构，还能帮助人类合成根本不存在的蛋白质，抗体等，极大加速了#药物研发#进程。
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学习了，谢谢分享
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#诺贝尔奖#
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