诺贝尔今年的化学奖上周部分授予了刚刚开始取得成果的最新工作:使用人工智能(AI)设计以前从未见过的蛋白质。蛋白质是生命的主力分子,自然界中存在数百万种蛋白质,但新型蛋白质可以改变医学和技术。新工具已经使研究人员能够生产出用于疫苗和癌症治疗的设计蛋白、人工污染消除酶和能够促进矿物质生长的分子组件。
今年110万美元奖金的一半颁给了谷歌DeepMind的John Jumper和Demis Hassabis,他们设计了AlphaFold,这是一个人工智能程序,几乎解决了蛋白质折叠问题:根据蛋白质的化学序列预测蛋白质的形状,从而预测其功能。2020年,Jumper和Hassabis表明,在蛋白质结构及其氨基酸序列的庞大数据库上训练的AlphaFold 2在许多情况下与直接成像的技术(如x射线晶体学)一样擅长预测蛋白质形状。另一半的奖金颁给了华盛顿大学(UW)的David Baker,他解决了相反的问题:从蛋白质的预期功能到折叠成能够完成这项工作的分子的氨基酸序列。David Baker说,制造一种新型蛋白质的想法“有点疯狂”。但在2003年,他和他的同事们证明了使用名为Rosetta的软件是可能的,该软件梳理了已知蛋白质结构的数据库,寻找可能在新的假设蛋白质中有用的比特。
人工智能蛋白质设计可以通过其他方式造福环境。David Baker的团队已经证明,提高捕获二氧化碳的酶的效率是可能的,这一进步可能会导致更好的烟囱洗涤器来应对气候变化。他说,他们现在正准备研究是否可以设计酶来捕获甲烷,这是一种更强效的温室气体。