谢天谢地，今年10月上旬颁布的诺贝尔文学奖未给到ChatGPT—在今年诺奖科学奖的角逐里，AI已经出尽了风头。

10月8日，“AI教父”斩获物理学奖，舆论哗然；9日，化学奖评选委员会再接再厉，将奖项颁发给AI在解析蛋白质结构和设计中的颠覆性应用。

诺贝尔化学奖一半授予美国生物化学家、华盛顿大学蛋白设计所主任David Baker，他开发一种算法，从头开始设计全新的蛋白质，堪比创造生物的“上帝之手”；另一半授予谷歌DeepMind首席执行官Demis Hassabis和谷歌DeepMind高级研究科学家John M. Jumper，他们应用AlphaFold，从氨基酸序列预测几乎所有已知的2亿种蛋白质的三维结构，作为两位AI工业界人士，达成了生物化学家们50多年来的夙愿。

网友戏言，这届诺奖科学奖，人类一败涂地。不是“组委会真的太懂流量”，是通过计算和人工智能“给家人们把时间和价格打下来”，极大提升蛋白质研究的效率，这对人类来说是最大的福祉。

在“下一步，经济学奖给黄仁勋，格莱美给Suno，奥斯卡给Sora”的调侃声里，我们的确持续见证着AI改变世界的浪潮。

“降本增效”

读过高中生物的朋友们都知道，一切生命活动都离不开蛋白质，它们通常由20种氨基酸组成，氨基酸以存储在DNA中的信息作为蓝图，在细胞中“组合”“连接”成长链。

接下来就是见证蛋白质奇迹的时刻：氨基酸链会扭曲并折叠成独特的三维结构，正是这种结构赋予了蛋白质特异的生物功能，使其成为生命的基本单元。

有些蛋白质可以构建肌肉、角或羽毛，有些则可能成为激素或抗体，还有蛋白质会形成酶，或在细胞表面充当其与其周围环境间的信号传递通道。

19世纪以来，化学家们就意识到蛋白质对生命的重要性，但直到20世纪50年代，化学工具才足够精确，此后蛋白质结构研究成为诺奖“顶流”领域。

借助X射线晶体学（X-ray crystallography）方法于50年代末首次呈现出蛋白质的三维模型的成就，剑桥的科学家于1962年获颁诺贝尔化学奖。但这种方法相当耗时，此后研究人员付出了大量努力，绘制出了约20万种不同蛋白质的图像。

同期，美国科学家Christian Anfinsen通过各种化学技巧，成功使一个现有蛋白质展开然后再次折叠起来。有趣的是，蛋白质每次都呈现出完全相同的形状。

1961年他得出结论，蛋白质的三维结构完全由氨基酸序列决定，这项发现使他在1972年获得了诺贝尔化学奖。

但另一位美国科学家Cyrus Levinthal提出了质疑：即使一个蛋白质只由100个氨基酸组成，理论上该蛋白质至少可以呈现10×47种不同的三维结构。如果氨基酸链是随机折叠的，找到正确结构的时间会比宇宙年龄还要长，但这在细胞中仅需几毫秒。

那么氨基酸链究竟是如何折叠的呢？Anfinsen的发现和Levinthal的质疑共同指向了一个事实：氨基酸链折叠是一个预定的过程，更重要的是，关于蛋白质如何折叠的所有信息，一定存在于氨基酸序列中。

这意味着，如果化学家知道蛋白质的氨基酸序列，就应该能够预测蛋白质的三维结构。一旦如此，他们就不必使用繁琐的X射线晶体学来预测蛋白质结构了，毕竟过去，弄清一个晶体结构往往都会消耗一个博士生的整个求学生涯。