诺奖风向标指向AI!谷歌蛋白质结构预测模型获颁医学领域顶级奖项

发布日期:2024-04-25 09:53    点击次数:76

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  美国当地时间周四,医学领域顶级奖项——拉斯克奖(The Lasker Awards)宣布,谷歌DeepMind的研究人员、光学相干断层成像技术的发明者,以及在癌症研究领域奋战50余年的荷兰科学家荣获今年的奖项。

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(来源:拉斯克奖)

  拉斯克奖也是知名的“诺贝尔奖风向标”。仅在过去20年时间里,包括中国科学家屠呦呦在内,一共有32位拉斯克奖得主随后拿到了诺贝尔奖。所以谷歌DeepMind此番获奖,也点燃了AI领域研究未来斩获诺贝尔奖的希望。

  今年的得奖者是谁?

  今年拉斯克奖总共设立了三个奖项,其中谷歌DeepMind的Demis Hassabis和John Jumper凭借预测蛋白质3D形状的人工智能系统AlphaFold拿下了今年的基础研究奖。

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  作为支撑人体基本生命活动的物质,蛋白质由20种氨基酸呈念珠状连接形成三维形状,而形状本身决定了蛋白质的功能,所以研究蛋白质形状一直是医学领域的热门方向。

  1972年,凭借蛋白质折叠研究荣获诺贝尔奖的美国生物化学家克里斯蒂安·B·安芬森,在发表获奖感言时曾表示,总有一天,我们可以仅凭借氨基酸的序列来预测任意蛋白质的三维结构。而他提出的设想终于在机器学习和人工智能的时代实现了。AlphaFold名字里的Fold,就是取自这里的“折叠”之意。

  时至今日,过往需要X射线、低温电子显微镜、核磁共振等技术耗费数月、甚至几年的事情,最短只需要几分钟就能得出准确性相当高的结果。拉斯克奖表示,这种变革性的方法正在迅速推进基本生物过程的理解,并促进药物设计。

  AlphaFold在去年发布了一个包含2亿蛋白质预测结构的数据库,这个数量已经接近人类科学已知的所有蛋白质。与大众更加熟悉的AlphaGo类似,AlphaFold是通过机器学习17万个蛋白质序列,以及科学家在实验室中研究出的结构进行训练,掌握了预测蛋白质结构的诀窍。

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  正因为预测蛋白质形状在医学领域的重要性,所以AlphaFold、以及后续准确率更高的AlphaFold2问世后,一直被媒体称为“有机会冲击诺奖的成就”。

  除了AlphaFold外,今年的拉斯克临床医学研究奖颁给了麻省理工大学的詹姆斯·藤本和埃里克·斯旺森,以及俄勒冈健康&科学大学的华裔科学家David Huang,以表彰他们在光学相干层析成像(OCT成像)领域的突出贡献。

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  与X射线、核磁共振、超声成像等医学成像技术相比,OCT具有成本低、分辨率高、非接触、无损伤等优势。经过近30年的发展,OCT在眼科检查、冠状动脉疾病以及癌症研究领域均均有所建树。行业研究机构Reportlinker在今年4月发布的报告中预期,到2028年全球OCT市场有望达到21亿美元。

  最后,荷兰癌症研究所的Piet Borst获得了今年的拉斯克医学科学特别成就奖,表彰他在医学研究领域超过50年的非凡职业生涯。

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  拉斯克奖表示,Borst在多个领域都取得了开创性的发现:他的研究揭示了人体对癌症治疗的反应、寄生虫如何逃避人体免疫系统,并为导致癌症药物耐受的分子泵提供了深入的见解。他阐明了一个出乎意料的新代谢途径,揭示了一种新的DNA构建模块,并确定了一种遗传性疾病的生化基础。除了科研外,在他的领导下荷兰癌症研究所成为世界一流的机构。另外Borst也在教学、外部机构指导、公众教育等领域取得了卓越的成就。

  顺便一提,今年已经89岁的Borst,也是荷兰(在他那个年龄段)的顶级网球选手。