英美3學者以蛋白質設計與結構預測獲得2024年諾貝爾化學獎，學者說，三人研究成果讓科學家可設計新蛋白質、抗體等，是非常了不起成果，未來可成抗體篩選、藥物設計主流。

　　2024年諾貝爾化學獎得主今天揭曉，由美國生物化學家貝克（David Baker）、英國電腦科學家哈薩比斯（Demis Hassabis）和美國出生的英國科學家瓊珀（John M. Jumper）共同獲獎。

　　自然界有成千上萬個蛋白質結構，有很多蛋白質序列相似、結構及功能也相似，許多科學家都認為，如果能夠歸納出蛋白質的原則，就可以用這些資訊來預測未知的結構。

　　某學者說，人類的基因定序在2000年完成，當時有結構生物學基因體計劃，許多實驗室投入大量經(jīng)費希望能盡可能把各式各樣蛋白質結構用實驗方法解構出來，后來貝克也開始思考，是否可建立算法來幫助科學家從序列預測蛋白質結構，甚至根據(jù)原理來設計自然界沒有看過的蛋白質，或是否可以借此設計酵素來幫助提升活性。

　　生物化學研究所副研究員指出，科學家用盡一切方式想預測蛋白質，后來貝克開發(fā)了一套軟件，是目前預測、分析最精準的軟件，也在2003年開發(fā)出全球首個人工合成、設計酵素，證明用軟件設計蛋白質是可行的。

　　大學化學系助理教授說，蛋白質折疊是一個非常復雜的研究，過去科學家用物理方式來進行折疊，準確率低且耗時長，但哈薩比斯及瓊珀提出AlphaFold2模型后，準確率可以高達90%，“給你一串序列，得出的結構會跟實驗所得的幾乎一模一樣”，對于藥物設計、基因缺陷導致的病變是非常重要的。

　　他說，三名得主用生成式AI方式讓科學家可以設計成新的蛋白質、抗體等，這在化學跟生醫(yī)上都是重要成果，且過去進行抗體或藥物開發(fā)，研究專家在這領域都必須有一定知識，但三人的成果能降低研究門檻。