2024年诺贝尔化学奖揭晓，聚焦蛋白质研究领域。化学奖一半授予David Baker，因其在 “计算蛋白质设计” 方面成就卓越；另一半共同授予Demis Hassabis和John M. Jumper，表彰他们在 “蛋白质结构预测” 方面有重大突破。

这是对三位科学家个人成就的高度认可，同时，从获奖内容可见，AI在蛋白质研究中是发挥着至关重要的作用。AI正在助力蛋白质研究，从结构预测到新应用。

蛋白质是生命活动主要承担者，其结构和功能研究是生命科学核心课题。传统蛋白质研究方法耗时费力，难以准确预测和设计复杂结构。随着AI技术发展，为解决这一难题提供新思路和方法。

1. AI对蛋白质设计的贡献

AI在蛋白质设计方面也发挥重要作用。传统设计方法依赖科学家经验和直觉，充满不确定性。AI可根据特定需求自动设计具有特定功能的蛋白质。

David Baker的“计算蛋白质设计”，就是利用AI技术设计出全新、具有特定功能的蛋白质种类，在生物医药、材料科学等领域有广泛应用前景。比如，作为药物载体提高靶向性和疗效，或作为生物材料用于组织工程和再生医学等领域。

AI在蛋白质设计中的优势在于高效性、准确性和能探索更多设计空间。传统设计方法受人类思维限制，AI可通过大量计算和模拟发现新颖结构和功能，带来创新和突破。

2. AI对蛋白质结构预测的贡献

Demis Hassabis和John Jumper开发的AI模型，成功预测蛋白质复杂结构，让我们更深入了解其工作原理，为疾病治疗、药物研发提供理论基础。

蛋白质结构决定功能，准确预测其结构对理解生物学功能、设计新型药物及开发新材料至关重要。传统预测方法基于实验技术，如X射线晶体学、核磁共振等，耗费时间和资源。

而AI大模型通过深度学习算法，从大量已知蛋白质结构数据中学习规律，快速准确预测未知结构。例如以上两位诺贝尔化学奖得主开发的模型，能短时间预测几乎所有已知蛋白质结构，提高研究效率。

AI还能解决一些其他难题，如对难以结晶的蛋白质，传统方法无法获其结构信息，AI 可通过分析序列信息和已知结构模板预测可能结构，为研究难通过实验方法研究的蛋白质提供新途径。

AI在蛋白质研究中已然取得成就，但是并不代表它能完全取代传统方法，而且AI研究也面临着诸多新问题。

1. 暂时无法完全取代传统方法

传统实验技术仍是验证结构和功能的重要手段，AI可为实验提供指导和预测。例如，在结构测定方面，AI可预测结构为实验人员提供参考，减少盲目性。实验结果可用于改进优化AI模型，提高准确性。

而在蛋白质设计方面，传统理性设计方法和AI技术可结合，发挥各自优势。科学家可利用理性设计确定基本结构框架，再用AI技术优化改进，获得更好性能的蛋白质。

此外，AI还可与其他技术手段结合，如高通量筛选、基因编辑等，为蛋白质研究提供更强大工具。

2.AI在蛋白质研究中面临的问题

AI模型准确性和可靠性并不能保证100%，仍需要进一步提高。目前虽能一定程度预测结构和功能，但仍有误差，对复杂体系预测能力有待提高。

而且，目前蛋白质结构数据数量有限且有偏差，对AI模型性能有重要影响。这意味着，AI在蛋白质研究中，仍需要想办法获取更多高质量数据。

另外，AI技术在蛋白质研究中的应用面临伦理和法律问题，这是所有AI模型面临的重要的问题。这些伦理何法律问题需要进一步完善，比如，新型蛋白质可能对环境和人类健康有潜在风险，需制定相应规范。

虽然，AI在蛋白质研究中还面临着一些挑战，但它的应用前景广阔。未来有望在以下方面带来新突破。

比如，随着AI技术的不断提升，大模型的准确性和可靠性将不断提高。科学家将开发更先进的深度学习算法和模型架构，适应蛋白质研究需求。同时，扩大数据规模和提高质量，提升模型性能。

另一方面，AI将与其他技术深度融合，提供更全面解决方案。如与量子计算、合成生物学结合，为蛋白质设计和合成带来机遇。

而且，未来AI在蛋白质研究中的应用，将更注重可持续性和安全性。科学家将关注新型蛋白质对环境和人类健康的影响，制定规范，确保符合可持续发展要求。

所以老陈认为，AI在蛋白质研究中的应用，是可以为我们打开未来大门的。从结构预测到新应用，AI以强大计算能力和创新思维，为蛋白质研究带来新的机遇。期待AI在蛋白质研究领域创造更多奇迹，为人类健康和可持续发展作出更大贡献。

对此，你有何看法呢？欢迎留言讨论。