香港文匯報報道，生命體旺盛的化學反應源自蛋白質的貢獻。科學家們完全理解和掌握蛋白質的美好願望，如今觸手可及。今屆諾貝爾化學獎分別授予科企Google轄下人工智能（AI）企業DeepMind創辦人哈薩比斯和高級科學家詹珀，表彰他們利用AI模型「AlphaFold2」，預測人類世界幾乎所有兩億個已知蛋白質的結構；亦授予美國華盛頓大學生物化學家貝克，表彰他利用電腦技術輔助創造全新的蛋白質。
蛋白質分子通常由20種氨基酸組成，組合方式千變萬化。1960年代以來，研究人員主要使用一種名為「X射線晶體學」的方式，確認蛋白質結構。科學家們發現，蛋白質的三維結構完全由其氨基酸序列決定，但一個蛋白質可能的結構種類多達10的47次方，如果氨基酸鏈是隨機摺疊，單是分析一種蛋白質的結構，就要耗費較宇宙年齡還要長的時間，窮舉尋找答案。
準確預測蛋白質三維結構
伴隨研究進展，人們發現知道蛋白質的氨基酸序列後，可分析其不同部分作用力，預測蛋白質的結構。1994年，一項名為「蛋白質結構預測批判性評估」（CASP）的競賽誕生，全球各地的科學家們定期相聚「猜謎」，謎面是一種蛋白質的氨基酸序列，謎底則要依照該序列，預測蛋白質的三維結構。
2018年，哈薩比斯團隊利用AI模型AlphaFold參加CASP競賽，其預測準確率接近60%，以絕對優勢奪冠。不過要將準確率提升到90%以上，需要詹珀的協助，推出全新版本AlphaFold2，將所有已知蛋白質結構和氨基酸序列資料庫，全部用於AI訓練。2020年競賽中，AlphaFold2的準確率幾乎與X射線晶體學一致，相較後者需耗時數月甚至多年，AI只需幾分鐘便能給出結果。
Top7人造蛋白質改變世界
人們知曉蛋白質的結構，又能否創造新的蛋白質？1990年代，貝克開始研發預測蛋白質結構的電腦軟件Rosetta，他思考如果反向利用軟件，輸入需要的蛋白質結構，由軟件輸出構建氨基酸序列的建議，或許能創造出新的蛋白質。
在貝克團隊的努力下，一款名為「Top7」的人造蛋白質問世，它由93個氨基酸組成，結構極為穩定，與任何天然蛋白質都不相同，自此打開「從頭設計蛋白質」世界的大門。這意味着科學家們想要設計有特定功能的蛋白質，除調整天然蛋白質結構外，還可以從零開始將它製造出來。
諾貝爾獎委員會稱，截至本月，全球有來自190個國家超過200萬人使用過AlphaFold2，人類探索蛋白質結構的效率已大幅提升，更可以自行創造蛋白質，其成果在納米材料作標靶藥和疫苗等領域都能發揮作用。貝克將獲得1,100萬瑞典克朗（約827萬港元）獎金的一半，另一半由哈薩比斯和詹珀平分。
貝克（David Baker）
出生日期及地點：1962年10月（62歲）美國華盛頓州西雅圖
任職機構：美國華盛頓州華盛頓大學
獲獎原因：利用電腦技術設計全新蛋白質
獎金份額：50%
哈薩比斯（Demis Hassabis）
出生日期及地點： 1976年7月（48歲）英國倫敦
任職機構：Google DeepMind
獲獎原因：利用AI技術預測蛋白質結構
獎金份額：25%
詹珀（John M. Jumper）
出生日期及地點：1985年（39歲）美國阿肯色州小石城
任職機構：Google DeepMind
獲獎原因：利用AI技術預測蛋白質結構
獎金份額：25%
專訪｜清華助理教授 師從貝克讚優秀管理者
（香港文匯報 記者 張瑞豪）北京生命科學研究所研究員、清華大學生物醫學交叉研究院助理教授徐純福，曾在今屆化學獎得主之一貝克的實驗室擔任博士後。徐純福形容貝克待人親和，即使實驗室人數眾多，他仍親力親為，「只有貝克找不到學生的時候，沒有學生找不到貝克的時候。」
設計人造蛋白質如搭積木
就今次化學獎獲獎成果，徐純福用搭積木來解釋，「使用人工智能（AI）模型預測蛋白質結構，就似預測手中的積木，最終會建成什麼建築。貝克的研究則是計算出哪些積木，可以搭建成最終的建築。」
徐純福回憶，貝克不但是偉大的科學家，也是優秀的管理者，能夠遊刃有餘地管理規模龐大的實驗室，在小組會議上親自報告。徐純福在回國建立自己的實驗室前，曾向貝克尋求如何保持良好心態的建議，貝克亦主動分享經驗稱，「若覺得心情不好，那就不要來實驗室了。」
專訪｜北大教授 「貝克不斷挑戰更高山峰」
（香港文匯報 記者 張瑞豪）北京大學化學與分子工程學院教授王初（圖）曾師從今屆化學獎得主貝克，在西雅圖華盛頓大學生物化學系取得理學博士學位。王初形容，師從貝克為他奠定了科研基礎，令他受益終生。王初回憶貝克在工作之餘喜愛爬山，不斷挑戰更高的山峰，永遠在「邁向最高點」的路上。
王初形容，貝克是一名天才且純粹的科學家，始終積極思考科研，他已獲得諸多重量級獎項，一直勇於接受新挑戰。對於今次化學獎，王初認為這是對貝克研究成果的肯定，同時也印證了人工智能（AI）技術在科研領域，正發揮愈來愈重要的作用，期待未來AI能夠結合更多傳統科研領域，帶來新成果造福人類社會。
母親新加坡華人 哈薩比斯曾研AlphaGo橫掃棋壇
香港文匯報報道，身為軟件工程師和人工智能（AI）專家的哈薩比斯，似乎並非傳統的諾貝爾化學獎得主，不過他在AI領域雄心勃勃。《華爾街日報》早前報道，哈薩比斯曾告訴員工，應該利用AI技術作出「值得獲得諾獎的發現」。哈薩比斯也將助其今次獲獎的「AlphaFold2」模型，稱作他最喜歡的AI現代應用。
哈薩比斯出生於倫敦，母親是新加坡華人，父親有希臘和塞浦路斯血統。年少的哈薩比斯熱衷國際象棋與程式設計，從劍橋大學獲得電腦科學學士學位後，曾創辦遊戲工作室，其後轉向探索AI，在倫敦大學學院獲得認知神經科學博士學位，畢業後創立DeepMind公司。
去年奪「諾獎風向標」
2014年，DeepMind被科企Google收購；2016年，其AI產品「AlphaGo」戰勝多名圍棋世界冠軍，自此走紅。不過哈薩比斯認為，AlphaGo是為研發更好的AI模型積累經驗，解決對人類更重要的問題，他因此參加2018年「蛋白質結構預測批判性評估」（CASP）競賽、向獲得諾獎邁出重要一步。
《華爾街日報》訪問多名哈薩比斯的同事，他們形容哈薩比斯要求嚴格、富有好勝心，常身穿低調圓領冷衫。哈薩比斯常年留在家鄉倫敦，他崇拜英國數學家圖靈，認為自己足夠成為被譽為「電腦界諾獎」的圖靈獎得主。
哈薩比斯與今屆共同獲獎的同事詹珀，去年已憑藉AlphaFold2獲得被視作「諾獎風向標」的拉斯克基礎醫學研究獎。哈薩比斯相信現有技術對於日後建立更強大的AI系統至關重要，「我一直相信人們會普遍使用AI，只是無法預測時機。」
（來源：香港文匯報A20：國際 2024/10/10）
