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2024 · 化学

读写生命的形状

计算机帮助预测蛋白质结构,也设计自然界从未制造过的蛋白质。

蛋白质人工智能设计
2024化学

图解指南

一张图,读懂这一奖项

图解:读写生命的形状
原创人工智能生成的信息图,提供概念性概览;下文解说与资料补充具体背景。
阅读海报文字

计算机帮助我们读写生命的形状。

  1. 预测

    序列 → 可能的蛋白质结构。

  2. 设计

    目标结构 → 候选序列。

  3. 实验检验

    检查提出的结构与功能。

预测形状不能完整解释蛋白质功能。

01 · 发现

用日常语言,读懂核心思想

蛋白质是折叠成复杂形状的氨基酸链,形状参与决定功能。从序列预测形状,曾是持续数十年的重大挑战。

哈萨比斯和江珀的AlphaFold2在结构预测上取得突破。贝克研究互补的问题:选择能构建新结构的序列。预测追问已有序列会成为什么,设计追问什么序列能构建目标。

为什么重要

预测结构与设计蛋白质,帮助研究者更有效地规划医学、生物技术和环境研究中的实验。

02 · 贡献者

谁让想法成为现实?

戴维·贝克的插画肖像

戴维·贝克

奖金份额 · 1/2

他的团队发展了设计新蛋白质的计算方法,2003年取得了设计新折叠结构的标志性成果。计算机提出的设计仍需在实验室中制备和验证。

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德米斯·哈萨比斯的插画肖像

德米斯·哈萨比斯

奖金份额 · 1/4

他与约翰·江珀及团队开发了2020年亮相的AlphaFold2,大幅提高了从氨基酸序列预测蛋白质结构的能力,让研究者获得了空前规模的结构假说。

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约翰·江珀的插画肖像

约翰·江珀

奖金份额 · 1/4

他参与领导AlphaFold2的设计,让模型分析蛋白质序列内部的关系及三维几何结构。预测能指导实验,但仍需关注可信度和生物学背景。

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03 · 多年积累

走到这里的路

  1. 2003

    贝克团队报告具有新折叠结构的设计蛋白质。

  2. 2020

    AlphaFold2实现结构预测的重大进步。

  3. 2024

    贝克获得一半奖金,哈萨比斯和江珀分享另一半。

04 · 延伸阅读

回到原始资料

Curionode依据以下官方资料撰写原创解说。生平信息与任职机构以获奖年份为准。

  1. 官方获奖公告 nobelprize.org
  2. 诺贝尔委员会通俗背景资料 nobelprize.org

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