AI解決生物科研難題 劍指諾獎

　　圖：谷歌DeepMind的研究人員使用蛋白質三維結構的人工智能系統AlphaFold。\網絡圖片

　　【大公報訊】人工智能（AI）帶來的新技術突破，被認為有望進入諾貝爾獎殿堂。去年9月，谷歌旗下人工智能公司DeepMind的兩名科學傢，憑借能夠預測蛋白質三維結構的人工智能系統AlphaFold，摘得瞭“諾貝爾獎風向標”拉斯克獎中的“基礎醫學研究獎”。

　　過去半個世紀以來，預測蛋白質結構是生物科學的最重大挑戰之一，不僅耗時長，而且實驗費用龐大。AlphaFold是一款預測蛋白質結構的人工智能系統，由DeepMind創辦人、人工智能專傢哈薩比斯（Demis Hassabis）與美國芝加哥大學化學博士喬普（John Jumper）負責牽頭，能夠迅速精確預測蛋白質的3D結構和信息。AlphaFold成功解決瞭生物科研難題，有助查明疾病原理和加快藥物研發，在2020年被《科學》雜志評為十大科研成果之一。目前，來自120個國傢的科學傢使用瞭AlphaFold系統，完成瞭62萬多項工作。2023年9月，哈薩比斯與喬普憑借AlphaFold的“革命性技術”，摘得瞭拉斯克獎中的基礎醫學研究獎。

　　AlphaFold有望應用的領域是新藥開發。不過，該系統迄今未自行“創造”出一種可進行人體臨床試驗的藥物。有預測稱，AlphaFold很有可能在十年內跨越這個重要裡程碑，即找到一種可治療某種疾病的具體方法。今年5月，DeepMind與谷歌旗下另一實驗室（Isomorphic Labs）共同開發的新模型AlphaFold 3，已做到可準確預測所有生命分子的結構，包括蛋白質、DNA和RNA等，以及它們之間的相互作用。

　　2013年化學獎得主萊維特稱，諾貝爾獎的目的之一是表彰榜樣，因此獎項需要頒給個人。2006年化學獎得主科恩伯格則表示，AlphaFold技術代表瞭化學科學的重大進步，如果能夠明確科學傢是開創者和重要推動力，那麼就有望獲得諾貝爾獎。人工智能否真正成為諾貝爾獎級別技術？今後還要看它為人類帶來多少真正的價值。

（福佈斯、《自然》）