諾貝爾化學獎得主用AI預測蛋白質 將成藥物設計主流
2024年諾貝爾化學獎今日宣布，華盛頓大學的生物化學家貝克（David Baker）、Google DeepMind的瓊珀（John Jumper）及哈薩比斯（Demis Hassabis），分別以蛋白質設計與蛋白質結構研究，拿下本屆化學獎殊榮。學者指出，貝克的實驗室所開發的軟體，曾開發出全球第一個人工合成的酵素；瓊珀、哈薩比斯的研究，則藉由AI，在5年內將蛋白質折疊預測的準確率從40％提高到90％。
台灣科技媒體中心在諾貝爾化學獎得主出爐後，邀請國內學者分析得主研究成果。中央研究院生物化學研究所副研究員吳昆峯說明，貝克的實驗室所做的研究，是蛋白質折疊的研究領域中非常困難的題目，科學家50幾年來用盡一切的方法預測，想讓蛋白質折疊成正確的構形。貝克的實驗室擁有全世界最領先的技術，他過去發展一套稱為Rosetta的軟體，不只能修改原來的蛋白質，也可以從不存在的序列找到新的功能、新的摺疊方式。
吳昆峯指出，Rosetta在2003年就開發出全球第一個人工合成、人工設計的酵素，這證明可以用軟體來設計一個「不存在於世界上任何一種序列」的蛋白質，並引發學界20年來相繼投入這個領域。往後Rosetta軟體持續優化、修改後，才會有AI軟體的加入，讓蛋白質結構預測更成功。
中央研究院生物化學研究所研究員徐尚德指出，Rosetta最近還推出了非常強大的功能，名為Rosetta Diffusion，跳脫過去用基因得到蛋白質結構、了解功能，用已知的知識創造未知的東西的方式，能夠用「生成」的方法來設計蛋白質，並辨識蛋白質能不能製成藥物。疫情期間貝克的公司還直接上市，並由另一個大藥廠用10億美金買下，也顯示當今生技產業的潛力。
國立清華大學化學系助理教授楊自雄表示，哈薩比斯及瓊珀研究的重要性在於，只要給出一串基因序列，就能生成出應該得到的靜態蛋白質結構。過去科學家用物理方式做蛋白質折疊，準確率相對低又耗時長，2016年的準確率僅約40％。而到2020年，兩人提出的AlphaFold2模型準確率達到90％，也就是說，給出一段DNA序列，折疊出來的蛋白質結構有90％可以跟實質上得到的結構一樣，是對於藥物設計非常重要的發現。
吳昆峯指出，他們設計的東西可能還沒有到藥物開發、上市階段，但往後幾年應該會成為做抗體篩選、藥物設計的主流方式。
徐尚德表示，貝克在疫情之後不太出遠門，去年台灣生物物理學會有邀請貝克演講，但他表示無法到台灣，只能用錄影的方式。徐也聽過貝克的幾次演講，最近一次是在西雅圖大學辦理的研討會，據他了解，貝克現在的實驗室有一整棟4層樓，一半做實驗、一半做AI。即使已經不在研究的第一線，他每天都還是有不同的想法、和不同人討論，仍充滿好奇心，讓他直呼非常了不起。
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