新聞?dòng)浾?李碗容
通訊員 高翔
10月9日，2024年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)公布，一半授予美國(guó)華盛頓大學(xué)科學(xué)家大衛(wèi)·貝克（David Baker），“以表彰在計(jì)算蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)方面的貢獻(xiàn)”；另一半則共同授予谷歌“深度思維”公司創(chuàng)始人、英國(guó)科學(xué)家德米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）和該公司85后美國(guó)科學(xué)家約翰·M·詹珀（John M. Jumper），“以表彰他們?cè)诘鞍踪|(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方面的成就”。
這是本年度繼諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)獲得者頒給人工智能領(lǐng)域?qū)＜覍W(xué)者后，諾貝爾獎(jiǎng)再次花落人工智能領(lǐng)域。對(duì)此，新聞?dòng)浾卟稍L了華中科技大學(xué)生命科學(xué)與技術(shù)學(xué)院汪盛副教授，汪盛告訴記者，人工智能在生命科學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，科學(xué)家們都在積極擁抱先進(jìn)的人工智能技術(shù)來(lái)開展前沿研究。
汪盛介紹，三位獲獎(jiǎng)科學(xué)家研究的是與人類生命健康息息相關(guān)的重要科學(xué)問(wèn)題。不論是高等動(dòng)物還是低等生物，要實(shí)現(xiàn)生命功能都需要一個(gè)執(zhí)行者，這便是精確折疊且具有復(fù)雜三維結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)，它是支撐人體基本生命活動(dòng)的物質(zhì)。蛋白質(zhì)由20種天然氨基酸經(jīng)肽鍵形成肽鏈，并折疊成三維形狀，其獨(dú)特的分子結(jié)構(gòu)決定了蛋白質(zhì)的功能，研究蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)與功能一直是生命科學(xué)和醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的熱門方向。
在使用人工智能技術(shù)之前，要得到精確的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)需要通過(guò)繁雜的實(shí)驗(yàn)來(lái)完成。經(jīng)典的X射線單晶衍射法需要進(jìn)行蛋白質(zhì)及復(fù)合物結(jié)晶，這時(shí)常是件非常困難的事情。有些重要功能蛋白質(zhì)如膜蛋白結(jié)晶相當(dāng)困難，必須使用昂貴的電子顯微鏡，結(jié)構(gòu)解析過(guò)程耗費(fèi)數(shù)月、甚至幾年，才能得到精確的三維結(jié)構(gòu)并將其結(jié)構(gòu)可視化。
“人工智能掀起了一個(gè)新的革命浪潮，催生了新的技術(shù)革命。通過(guò)先進(jìn)的計(jì)算算法和強(qiáng)大的算力，獲獎(jiǎng)的三位科學(xué)家就是利用了人工智能來(lái)克服了之前這些艱難的科學(xué)問(wèn)題?！蓖羰⒄f(shuō)。通過(guò)人工智能這一方法，可以直接得到之前我們難以獲得的一些蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)，并且能從蛋白質(zhì)的氨基酸序列中預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的3D結(jié)構(gòu)，大大推進(jìn)了人類對(duì)基本生命過(guò)程的理解。AlphaFold就是一款可以用來(lái)預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的3D結(jié)構(gòu)的人工智能平臺(tái)，約翰·喬普就是該平臺(tái)的第一作者。
AlphaFold先進(jìn)理念也經(jīng)常出現(xiàn)在汪盛的課堂上，他表示，在教學(xué)過(guò)程中，自己注重將科技前沿和最新動(dòng)態(tài)傳授給學(xué)生，提升學(xué)生的科學(xué)素養(yǎng)。汪盛表示AI發(fā)展是人類科技發(fā)展的一個(gè)必然過(guò)程，從化學(xué)領(lǐng)域研究來(lái)看，AI的運(yùn)用高效地為科學(xué)家們研究蛋白質(zhì)提供了一些方向和參考。比如目前微塑料對(duì)人類影響很大，在尋找科學(xué)的酶降解方法時(shí)就可以利用AI技術(shù)?！叭斯ぶ悄芡ㄟ^(guò)輸入大量的樣本，并進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，就可以得到一些能解決這個(gè)問(wèn)題的潛在候選分子，這為我們開展相關(guān)研究提供了重要的輔助手段。”汪盛說(shuō)。
汪盛告訴記者，目前科學(xué)家們都在積極地?fù)肀斯ぶ悄堋Ｗ约捍饲霸谥笇?dǎo)學(xué)生參加全國(guó)“挑戰(zhàn)杯”大賽時(shí)，就指導(dǎo)學(xué)生將人工智能引入項(xiàng)目研究中，運(yùn)用這一技術(shù)預(yù)測(cè)蛋白發(fā)揮活性時(shí)的結(jié)構(gòu)?！拔覀兤鋵?shí)也可以用生物物理方法，結(jié)合基因工程和蛋白質(zhì)工程來(lái)獲得蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，但是這個(gè)道路可能會(huì)很漫長(zhǎng)。人工智能則可以盡快提前幫助我們來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。”汪盛解釋。汪盛還向記者介紹，人工智能技術(shù)運(yùn)用中，強(qiáng)有力的硬件算力和優(yōu)秀的算法起著舉足輕重的作用，在這一方面，目前國(guó)內(nèi)和國(guó)際還存在一些差距，但未來(lái)差距會(huì)進(jìn)一步縮小。
