“非常震撼，眾望所歸！”
在2024年諾貝爾化學獎揭曉的那一刻，《中國科學報》直播間里的幾位解讀嘉賓幾乎同時發出了這樣的感慨。
David Baker、Demis Hassabis和John Jumper（從左至右）圖片來源：BBVA Foundation
2024年諾貝爾化學獎一半授予美國生物化學家戴維·貝克（David Baker），以表彰他在計算蛋白質設計方面的貢獻；另一半則授予了英國人工智能（AI）科學家德米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）和美國科學家約翰·江珀（John M. Jumper），表彰他們在蛋白質結構預測方面取得的成就。值得指出的是，生于1985年的江珀是諾獎歷史上首位“80后”得主。
獲獎人之一貝克是北京大學化學與分子工程學院教授王初的博士生導師，他在當天傍晚突然遭遇“信息轟炸”。“突然接到許多祝賀信息，我也跟著沾到了喜氣！”王初在接受《中國科學報》采訪時說：“戴維是AI設計蛋白質領域的旗幟性人物，諾獎授予他也是對這個領域一個重要的肯定。”
又見AI，“沒有受物理學獎的影響”
《中國科學報》：諾貝爾化學獎歷來是最難預測的諾獎獎項。今年，“前腳”公布的2024年諾貝爾物理學獎授予了機器學習領域的科學家，“后腳”諾貝爾化學獎又把獎項頒給了AI設計和預測蛋白質結構。你怎么看待今年這種情況？
中南大學化學化工學院教授張翼：很開心這次諾貝爾化學獎沒有受到物理獎的影響。之前我們就覺得AlphaFold獲獎的概率很大，但因為物理學獎已經給了機器學習相關的成果，所以，我們非常敬佩諾貝爾化學獎評選委員會能頂住這種壓力。可以說，這個結果是眾望所歸。
浙江大學生命科學研究院研究員林世賢：非常震撼。今年的諾貝爾化學獎可謂是頂住了重重壓力，一是物理學獎已經頒給了機器學習的壓力，化學獎頒發給了AI在解析蛋白質結構和設計中的顛覆性應用，可謂是“皇冠上的皇冠”；二是頂住了候選人年齡越來越大的壓力，約翰·江珀是1985年出生的，今年才39歲，這可能是諾貝爾獎歷史上第一次頒給“80后”科學家。德米斯·哈薩比斯是1976年出生的，也非常年輕；三是評委們此時把AI收入囊中，很有前瞻性。
《中國科學報》：今年諾貝爾化學獎備受關注，有人說AI 起了重要的作用，對此你怎么看？
上海交通大學化學化工學院長聘教軌副教授沈琦：我認為AI的加成非常關鍵，開玩笑的說，如果戴維·貝克當初沒有擁抱AI、進軍AI，他可能今年拿不了這個獎。
戴維·貝克一直都在做蛋白質結構預測的工作，之前也取得了不錯的成果。但在引入了AI之后，這個領域才突飛猛進，戴維·貝克的RoseTTAFold才真正強大起來。據我所知，戴維·貝克應該不是最早提出蛋白質設計的人，但是前人沒趕上AI崛起，也就和今天的諾獎無緣。
北京大學化學與分子工程學院教授王初：AI的確是給我們整個科學研究帶來了變化。我是做化學和生物學的，有了AI 的助力，能幫我們去做更多的事情，實現更多的想法。
我們近期的一個工作是金屬蛋白預測，也得到了AlphaFold模型的啟發，目前正跟合作的老師一起嘗試用AI 做一些工具的改造，讓這些工具變得更強大。
設計和預測蛋白質結構，本該是“上帝干的事”
《中國科學報》：AI對蛋白質結構預測和蛋白質設計的顛覆性到底在哪里？
沈琦：蛋白質結構預測和蛋白質設計其實是一枚硬幣的兩面。我在2007~2013年都在做蛋白質設計，那時的蛋白質預測和設計的最基礎邏輯，就是根據氨基酸序列來預測蛋白質的三維結構。靠什么？靠的是蛋白質相互作用力。包括最初代的RoseTTAFold都是基于力場參數來設計蛋白。
當年我做一個蛋白質設計，加上我的導師、合作者，一堆人做了整整六年才做出來一個東西。所以那個年代設計蛋白質真的很痛苦，非常難。開玩笑地講，可以說那時候科學家是在做造物主應該做的一件事——畢竟自然界進化了幾十億年才有了生命體。
現在這個周期大大加快，可能2~3個月就能干成這件事。可以說，在AI加持下，算得更準了、效率更高了，蛋白質的預測和設計實現了階段性的突破。
《中國科學報》：有了AI，蛋白質預測和設計的成本可以降低多少？
林世賢：很難去計算成本。比如說蛋白質結構解析，用常規的方法解析蛋白質結構一般需要好幾年的時間，不僅需要專業的研究人員，更需要昂貴的儀器設備。現在計算機幾分鐘就可以幫我們預測蛋白質的結構，節省的時間成本可能是無窮大。
張翼：我是AlphaFold的用戶。我自己在做一些多肽的凝膠實驗時，通常需要用到冷凍電鏡，而這個過程成本極高。此外，在進行分子結構的計算時，計算量也非常大。然而，AlphaFold 的出現改變了這一切。它讓一些資金有限、缺少資源的科學家也有機會參與到高水平的科研中。
《中國科學報》：應怎樣看待AI在科學領域的影響力？我們會對它形成依賴、變成“懶漢”嗎？
華東師范大學化學與分子工程學院教授姜雪峰：毫無疑問，AI已經成為人類在這個時代最核心的研究工具之一。實際上，我們每一次的科學進步都是利用工具來實現的，制造和使用工具也是人類和動物的本質區別，人類就是通過不斷改進工具推動自身向前進的。
化學研究也是如此。宏觀可見，微觀難定，化學家就是運用AI去探究肉眼不可見的微觀世界。因此，每一個做科學研究的人都應該更加關注最新的研究工具。
從歷年的諾貝爾化學獎可以看出，我們人類現在遇到的問題越來越復雜，除了使用工具，我們還需要具備學科交叉和產業調動的能力，因此未來我們需要綜合考慮科學與產業、科學與資本、科學與社會之間的關系。
林世賢：盡管現在AlphaFold、大語言模型等AI模型非常受關注，但AI的水準還處于非常起步的階段，能做的事情也非常有限。雖然它能夠對一些復雜問題作出判斷，但認知程度依然有限。從現在到可以預見的未來，對我們來說，AI都將是非常好的工具，不會陷入到這些讓人們擔心的問題中。
一個“科學怪咖”和兩個“神童”
《中國科學報》：在你眼中，戴維·貝克是什么樣子的人？
王初：我于2001年來到華盛頓大學生物化學系攻讀博士學位，當時也是機緣巧合通過實驗室的輪轉來到戴維·貝克實驗室，一直待到2008年博士后項目結束。
在跟戴維·貝克的接觸過程中，我感覺到他是一個天生的、非常純粹的科學家，并且他把自己的全部精力都傾注于科學研究中，他總會有很多原創的想法，并能夠將這些想法付諸實施。
我們一直都保持著很密切的聯系，去年我還邀請他在我們學院做了精彩的“興大學術報告”。最近的一次，我們還一起去爬了長城，他很喜歡爬山，也非常喜歡長城。
大衛不僅專注科學本身，他還做了一個特別有趣的蛋白質折疊和設計的在線游戲，叫“Foldit”。當時我問他為什么要做這款游戲，他的回答是，研究不應該只由科研人員來做，也可以讓普通大眾參與其中，還可能收獲更多有趣的想法和發現。
沈琦：我覺得戴維·貝克就是一個眼睛會放光的人，頂著一個爆炸頭，兩眼放光。有點像什么？像個科學怪人或者叫科學怪咖，一眼看上去就覺得他有很多想象力和創造力。
在跟他的接觸中，除了覺得他非常風趣幽默之外，能深切感到他就是那種會玩、會干，又能把玩的東西變得很有意義的人，能真正做到“Research for Fun”。另外，他的精力非常旺盛。你可能想象不到，他的實驗室有一百多位博士后，這在其他美國實驗室是不可想象的。有的諾獎得主的實驗室，也就十幾個博士后。
《中國科學報》：你對其他兩位獲獎者熟悉嗎？
林世賢：德米斯·哈薩比斯跟華人有一定的淵源，他的母親是新加坡裔華人。他4歲學國際象棋，13歲拿到國際象棋的大師標準稱號，17歲就利用計算機天賦編寫了一款暢銷數百萬份的游戲軟件，所以很早就被周圍的人冠以“神童”的稱號。他創立的公司DeepMind，早期因為研究出了AlphaGo圍棋軟件震驚了全世界，一舉成名。
2018年Deepmind成立研究組對蛋白質結構進行預測，并吸引到年輕的約翰·江珀的加入（約翰·江珀是AlphaFold的第一作者，也是一位“神童”）。他們的第一個作品AlphaFold1，首次參加CASP大賽就拿到了60多分的好成績（滿分100分），是這個比賽第一次有人拿到及格成績。
《中國科學報》：你怎么看今年的諾貝爾化學獎頒給了年輕的科學家？
姜雪峰：這正是諾獎的魅力，科學突破不論資歷不排位，誰可以解決問題誰就能獲得認可。這不是簡單的技術積累，也不是誰的研究時間長，而是誰更有創新性思維，誰可以突破重圍、解決問題。科學的多元性給了每一個探索未知的人以機會，不論出身、年齡、國界，這就是科學的魅力。
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記者 | 趙廣立 馮麗妃 沈春蕾 王一鳴
來源丨中國科學報
編輯丨王藍萱
編審丨郭文君
