诺贝尔化学奖授予了开创性人工智能模型AlphaFold的创造者。该程序根据遗传密码准确预测蛋白质结构——这是理解生物功能和开发新药的关键一步。莱顿大学（Leiden University）教授雷姆斯?达姆（Remus Dame）和杰拉德?范?韦斯顿（Gerard van Westen）表示，它已经变得不可或缺。

　　很长一段时间以来，生物化学的主要挑战之一是，虽然遗传密码揭示了蛋白质的组成部分，但通常很难确定蛋白质是如何折叠的。AlphaFold改变了这一点。它根据相应的DNA代码预测蛋白质的结构。分子和细胞化学教授Remus Dame解释说：“AlphaFold从所有通过实验确定的已知蛋白质结构中学习。”“因此，它可以做出非常准确的预测。”

　　这是由蛋白质数据库（PDB）实现的，这是一个广泛的数据库，科学家们多年来精心收集了蛋白质的三维结构及其相应的遗传密码。这个数据库的规模和一致性使得AlphaFold的预测非常准确。

　　Van Westen之前在荷兰报纸De Volkskrant上分享了他对诺贝尔化学奖的看法：“就像ChatGPT可以生成全新的文本一样，我们也同样使用这个软件。你可以给它下命令：给定这种蛋白质，生成一个适合它的分子，就像锁上钥匙一样。”

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　　人工智能和药物化学教授杰拉德·范·韦斯顿（Gerard van Westen）表示，AlphaFold彻底改变了科学。这种认可当然是当之无愧的。很高兴看到计算化学最终被认为是该领域的重要组成部分。”达姆对此表示赞同：“这项发明的范围，无论是在化学领域还是在化学领域之外，都是巨大的。AlphaFold使复杂的实验变得不必要，使我们能够更快地采取后续步骤。”

　　对于Dame的研究小组来说，快速预测蛋白质结构的能力非常有价值。“这极大地帮助我们揭示了这些蛋白质的功能。”他还使用AlphaFold来预测蛋白质和其他分子之间的相互作用。“这使我们能够识别与蛋白质结合的小分子，并可能阻止不必要的功能，从而产生新药的想法。”我们还预测不同的蛋白质如何与DNA结合，以及它们在那里做什么：例如，传递信号，打开或关闭基因，或折叠DNA。这为研究细胞过程提供了重要的见解。”

　　Van Westen在他的研究小组中也广泛使用了AlphaFold。“我们利用这些预测来模拟蛋白质的行为，并寻找新的药物靶点。”但他们也用AlphaFold来设计新药：如果你知道一种致病蛋白质的样子，就更容易设计出一种精确匹配它的分子。Van Westen：“这甚至可以用有限的数据来完成，并为药物开发提供了丰富的新可能性。”

　　两位教授都认为，未来人工智能将越来越多地融入化学家的日常工作。范·韦斯顿指出：“像AlphaFold这样的应用程序，以及预测分子‘可制造性’的模型，将成为化学家日常工作的一部分。”它们不会取代现有的方法，但会提供新的可能性和有价值的工具。”

　　在本科生物制药科学课程中，几门计算课程已经成为课程的一部分。Van Westen：“了解人工智能能做什么和不能做什么是未来科学家的基本知识。”

　　Dame也同意这一观点：“未来的研究人员将能够在他们的工作中使用蛋白质结构，而不需要深入的知识。”这将导致对蛋白质结构和功能的许多新见解。在细胞层面上，人工智能将帮助我们识别模式，从而洞察疾病、药物或基因差异造成的破坏。我预计基础研究和药物开发都将迅速加速。他说：“我认为这是一种根本性的误解，也就是医学上的误解。”

　　标题图：Gerard van Westen设想了他的领域的转变，“从经典化学到现代化学，在板凳上集成了人工智能应用。”

　　致谢：杰拉德·范·韦斯顿。黑白图像：库存照片，彩色图像：人工智能