從2024年諾貝爾化學獎中 我們又學到什麼?

2024年諾貝爾化學獎,一半頒給華盛頓大學貝克(David Baker)博士,另一半頒給倫敦谷歌「深度思維」(Deep Mind) AlphaFold 團隊哈薩比思(Dennis Hassabis)及詹普((John Jumpe)博士。肯定三位「利用計算及人工智慧的技術,揭開蛋白質結構的奧秘」。

今年諾貝爾化學獎由美國生化科學家貝克、英國人工智慧研究者哈薩比斯和美國資深研究科學家瓊珀3人共同獲獎。(法新社)今年諾貝爾化學獎由美國生化科學家貝克、英國人工智慧研究者哈薩比斯和美國資深研究科學家瓊珀3人共同獲獎。(法新社)

貝氏設計軟體Rosetta,可推算設計新蛋白質所需胺基酸的排序,客製化新蛋白質;相對之下,哈氏及詹氏,則利用AlphaFold軟體,輸入胺基酸排列順序,幾乎可預測目前已知蛋白質三度空間結構。三位科學家勇於前瞻思考、出色的創意、努力不懈及卓越技術,設計新功能蛋白質,並加速預測蛋白質的結構,已到「史無前例」的境界,也加速新藥設計開發,造福人類,獲獎乃實至名歸。

1971年美國國家衛生研究院安芬森(Christian Anfisen)博士,指出一開始胺基酸的排列順序已決定蛋白質的最終結構。希望科學界有一天,從蛋白質內胺基酸的排列順序中,即可預測其3D結構,藉此解開人體內50萬個蛋白質的架構。

美國華盛頓大學教授 David Baker 在得知獲得 2024 年諾貝爾化學獎後,在他的實驗室裡走動著。(法新社)美國華盛頓大學教授 David Baker 在得知獲得 2024 年諾貝爾化學獎後,在他的實驗室裡走動著。(法新社)

貝氏於哈佛大學時主修哲學及社會科學,於一堂生物演化課程中,接觸首版《細胞分子生物》教科書,打開研究蛋白質結構的興趣。1990年代於華大開始研發Rosetta電腦軟體系統,預測蛋白質結構。

1998年首次參加「蛋白質結構的關鍵技術測試」(CASP)比賽成果非凡。貝氏更靈機一動反向思考,與其輸入胺基酸順序,預測蛋白質結構,為何不輸入所需蛋白質結構,經程式運算後獲取最佳胺基酸排列順序,藉此可客製化新功能的蛋白質。

貝氏採取三個步驟︰
第一,從已知蛋白質資料庫中,尋找和客製化目標相似的小片段蛋白,逐一組合後,再推算出最佳胺基酸排列順序。

第二,將此胺基酸順序的基因送入細胞內製造,所產生蛋白質再經X光晶體學檢查,證明Rosetta能客製化製造蛋白質。

第三,2003年貝氏首先發表Top7,和已知蛋白質完全不一樣,含97個胺基酸的新蛋白質;2017年,製造能偵測環境中吩坦尼蛋白;2021年製造一奈米顆粒,能模仿流感病毒外表以製造疫苗。2024年,設計一能感應外在訊息的幾何蛋白。

哈氏4歲開始下棋,13歲即為大師,乃一才華洋溢設計程式及開發遊戲軟體專家。他研究神經科學並帶入人工智慧。2010年共創「深度思維」,2014年賣給谷歌,2016年研發出軟體擊敗世界棋王,聲名大噪。然而下一步呢?哈氏決定挑戰揭開蛋白質三度空間結構的奧妙

2017年詹氏加入哈氏團隊,兩人合作無間如虎添翼。詹氏乃理論物理專家,嘗試利用其專長及在蛋白質模擬上的經驗,改善AlphaFold。2018年第13屆CASP比賽,哈氏及詹氏教機器學習,贏得CASP13,研究人員仍不滿意,要把錯誤能少到十分之一奈米。團隊絞盡腦汁,開發出AlphaFold2,初步從一基本胺基酸順序排列及資料庫中找尋類似者,從進化上觀察其結構,並研發一距陣訊息,了解蛋白質內胺基酸,彼此互動的訊息,包括特性、線性距離及傾向等。2020年公佈此最新技術AlphaFold2,並證明能預測蛋白質結構,結束科學界長達50年的挑戰。

科學家已利用AlphaFold2人工智慧系統,已可預測出2億種蛋白質結構,涵蓋100種生物,研究人員可藉此技術了解Covid-19,並預測病毒如何突變,並揭開能分解塑膠酵素,及細菌產生抗藥性酵素的蛋白質結構。

從2024年諾貝爾化學獎中,我們又學到什麼?

善用智慧勇於思考,挑出漂亮的問題,推理可能的破解模式,才是成功的主要關鍵,科技深根來自本土,好好思考,唯有想出好的題目,勤於耕耘,才會有漂亮的結果,舉世皆然。

(作者為博士,現任職英騰生物科技股份有限公司)

< 資料來源:《自由時報》〈自由開講〉引用網址 >
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