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foldit权威发布_foldit官网(2024年12月精准访谈)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：观点更新日期：2024-12-01

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《从诺贝尔化学奖看AI与游戏的无限可能》三名获奖者中，贝克教授是以计算预测蛋白质结构这一工作的领军者，而吸引Deepmind两名AI专家加入的“接力棒”，则是一款叫做Foldit的游戏。网页链接

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2024年诺贝尔化学奖得主大卫ⷨ𔝥…‹的主要成就大卫ⷨ𔝥…‹（David Baker）是蛋白质设计和计算生物学领域的先驱，他的成就主要集中在以下几个方面： 1. Rosetta软件开发：贝克和他的团队开发了Rosetta软件套件，这是一组用于蛋白质结构预测、设计以及蛋白质-蛋白质相互作用分析的强大工具。Rosetta已成为生物化学研究中的关键资源之一，帮助科学家们理解蛋白质如何折叠成其功能性的三维结构，并且为从头设计具有特定功能的全新蛋白质提供了可能。 2. 从头设计新型蛋白质：贝克的研究工作包括创建自然界中从未存在过的蛋白质。通过使用计算方法，他能够设计出具有新功能的蛋白质，例如作为酶催化新的化学反应、作为药物或疫苗成分，甚至用于材料科学领域。其中一个著名的例子是他实验室设计的第一个非自然存在的蛋白质——Top7，这项成果被认为是蛋白质工程领域的一个里程碑。 3. Foldit项目：贝克与同事共同开发了一个名为Foldit的在线游戏平台，它利用人类玩家解决问题的能力来优化蛋白质结构模型。这个游戏不仅吸引了超过25万名参与者，还成功地解决了一些重要的蛋白质折叠问题，证明了在某些情况下，人类直觉可以补充甚至超越纯粹的计算算法。 4. 抗体和其他生物分子的设计：贝克的工作还包括使用人工智能技术从零开始设计抗体等生物分子，这些设计有望应用于治疗性抗体的研发，推动生物制药行业的进步。 5. 疾病干预：贝克的研究团队还致力于设计针对特定疾病的蛋白质，比如他们报道了一种潜在的能够阻止SARS-CoV-2病毒进入人体细胞的蛋白质，对于抗击新冠疫情有着重要的意义。 6. 科学奖项：鉴于他在蛋白质设计领域的开创性贡献，贝克获得了多个重要奖项，其中包括2020年的科学突破奖生命科学奖以及2024年的诺贝尔化学奖。这些荣誉认可了他在基础科学研究及其对医学应用方面所作出的重大贡献。大卫ⷨ𔝥…‹的工作极大地推动了我们对蛋白质的理解，并开启了设计定制化蛋白质以满足特定需求的新时代，这对生物学、医学以及整个生命科学领域都有着深远的影响。

诺贝尔化学奖为何颁给AI科学家？孩子沉迷手机游戏确实让人头疼，但完全禁止反而可能扼杀他们的想象力和创造力！现实世界可能是一维的，但虚拟世界却是多维的。当现实生活无法满足他们的好奇心时，虚拟世界或许能提供另一种体验。 2016年3月，DeepMind联合创始人德米斯ⷥ“ˆ萨比斯回忆起自己本科时的经历。当时，他玩过一个名为Foldit的游戏，玩家可以在游戏中将氨基酸链折叠成蛋白质结构，即使对生物学一无所知，也不影响他们折叠蛋白质。哈萨比斯想到，如果AI能模仿围棋大师的直觉，那么是否也能编写一个算法，模仿Foldit玩家的直觉呢？ 2024年10月9日，诺贝尔化学奖揭晓，由大卫ⷨ𔝥…‹、德米斯ⷥ“ˆ萨比斯和约翰ⷨ𔾥熧€三人共享，以表彰他们在计算蛋白质设计和结构预测方面的贡献。三位科学家在蛋白质预测领域的尝试和贡献令人欣喜，而中国科学家和企业在这个领域也是奋起直追。通过Foldit这样的游戏，我们可以看到虚拟世界与现实世界的联系。虽然现实生活可能无法满足孩子们的所有好奇心，但虚拟世界却能提供一种全新的探索方式。

他们干了“上帝干的事”！诺奖首次颁给“80后” David Baker、Demis Hassabis和John Jumper（从左至右）图片来源：BBVA Foundation “非常震撼，众望所归！” 在2024年诺贝尔化学奖揭晓的那一刻，《中国科学报》直播间里的几位解读嘉宾几乎同时发出了这样的感慨。 2024年诺贝尔化学奖一半授予美国生物化学家戴维ⷨ𔝥…‹（David Baker），以表彰他在计算蛋白质设计方面的贡献；另一半则授予了英国人工智能（AI）科学家德米斯ⷥ“ˆ萨比斯（Demis Hassabis）和美国科学家约翰ⷦ𑟧€（John M. Jumper），表彰他们在蛋白质结构预测方面取得的成就。值得指出的是，生于1985年的江珀是诺奖历史上首位“80后”得主。获奖人之一贝克是北京大学化学与分子工程学院教授王初的博士生导师，他在当天傍晚突然遭遇“信息轰炸”。“突然接到许多祝贺信息，我也跟着沾到了喜气！”王初在接受《中国科学报》采访时说：“戴维是AI设计蛋白质领域的旗帜性人物，诺奖授予他也是对这个领域一个重要的肯定。” 又见AI，“没有受物理学奖的影响” 《中国科学报》：诺贝尔化学奖历来是最难预测的诺奖奖项。今年，“前脚”公布的2024年诺贝尔物理学奖授予了机器学习领域的科学家，“后脚”诺贝尔化学奖又把奖项颁给了AI设计和预测蛋白质结构。你怎么看待今年这种情况？中南大学化学化工学院教授张翼：很开心这次诺贝尔化学奖没有受到物理奖的影响。之前我们就觉得AlphaFold获奖的概率很大，但因为物理学奖已经给了机器学习相关的成果，所以，我们非常敬佩诺贝尔化学奖评选委员会能顶住这种压力。可以说，这个结果是众望所归。浙江大学生命科学研究院研究员林世贤：非常震撼。今年的诺贝尔化学奖可谓是顶住了重重压力，一是物理学奖已经颁给了机器学习的压力，化学奖颁发给了AI在解析蛋白质结构和设计中的颠覆性应用，可谓是“皇冠上的皇冠”；二是顶住了候选人年龄越来越大的压力，约翰ⷦ𑟧€是1985年出生的，今年才39岁，这可能是诺贝尔奖历史上第一次颁给“80后”科学家。德米斯ⷥ“ˆ萨比斯是1976年出生的，也非常年轻；三是评委们此时把AI收入囊中，很有前瞻性。《中国科学报》：今年诺贝尔化学奖备受关注，有人说AI 起了重要的作用，对此你怎么看？上海交通大学药学院长聘副教授沈琦：我认为AI的加成非常关键，甚至说，如果戴维ⷨ𔝥…‹当初没有拥抱AI、进军AI，他可能拿不了这个奖。戴维ⷨ𔝥…‹一直都在做蛋白质结构预测的工作，之前也取得了不错的成果。但在引入了AI之后，这个领域才突飞猛进，戴维ⷨ𔝥…‹的RoseTTAFold才真正强大起来。据我所知，戴维ⷨ𔝥…‹应该不是最早提出蛋白质设计的人，但是前人没赶上AI崛起，也就和今天的诺奖无缘。北京大学化学与分子工程学院教授王初：AI的确是给我们整个科学研究带来了变化。我是做化学和生物学的，有了AI 的助力，能帮我们去做更多的事情，实现更多的想法。我们近期的一个工作是金属蛋白预测，也得到了AlphaFold模型的启发，目前正跟合作的老师一起尝试用AI 做一些工具的改造，让这些工具变得更强大。设计和预测蛋白质结构，本该是“上帝干的事” 《中国科学报》：AI对蛋白质结构预测和蛋白质设计的颠覆性到底在哪里？沈琦：蛋白质结构预测和蛋白质设计其实是一枚硬币的两面。我在2007~2013年都在做蛋白质设计，那时的蛋白质预测和设计的最基础逻辑，就是根据氨基酸序列来预测蛋白质的三维结构。靠什么？靠的是蛋白质相互作用力。包括最初代的RoseTTAFold都是基于力场参数来设计蛋白。当年我做一个蛋白质设计，加上我的导师、合作者，一堆人做了整整六年才做出来一个东西。所以那个年代设计蛋白质真的很痛苦，非常难。开玩笑地讲，可以说那时候科学家是在做造物主应该做的一件事——毕竟自然界进化了几十亿年才有了生命体。现在这个周期大大加快，可能2~3个月就能干成这件事。可以说，在AI加持下，算得更准了、效率更高了，蛋白质的预测和设计实现了阶段性的突破。《中国科学报》：有了AI，蛋白质预测和设计的成本可以降低多少？林世贤：很难去计算成本。比如说蛋白质结构解析，用常规的方法解析蛋白质结构一般需要好几年的时间，不仅需要专业的研究人员，更需要昂贵的仪器设备。现在计算机几分钟就可以帮我们预测蛋白质的结构，节省的时间成本可能是无穷大。张翼：我是AlphaFold的用户。我自己在做一些多肽的凝胶实验时，通常需要用到冷冻电镜，而这个过程成本极高。此外，在进行分子结构的计算时，计算量也非常大。然而，AlphaFold 的出现改变了这一切。它让一些资金有限、缺少资源的科学家也有机会参与到高水平的科研中。《中国科学报》：应怎样看待AI在科学领域的影响力？我们会对它形成依赖、变成“懒汉”吗？华东师范大学化学与分子工程学院教授姜雪峰：毫无疑问，AI已经成为人类在这个时代最核心的研究工具之一。实际上，我们每一次的科学进步都是利用工具来实现的，制造和使用工具也是人类和动物的本质区别，人类就是通过不断改进工具推动自身向前进的。化学研究也是如此。宏观可见，微观难定，化学家就是运用AI去探究肉眼不可见的微观世界。因此，每一个做科学研究的人都应该更加关注最新的研究工具。从历年的诺贝尔化学奖可以看出，我们人类现在遇到的问题越来越复杂，除了使用工具，我们还需要具备学科交叉和产业调动的能力，因此未来我们需要综合考虑科学与产业、科学与资本、科学与社会之间的关系。林世贤：尽管现在AlphaFold、大语言模型等AI模型非常受关注，但AI的水准还处于非常起步的阶段，能做的事情也非常有限。虽然它能够对一些复杂问题作出判断，但认知程度依然有限。从现在到可以预见的未来，对我们来说，AI都将是非常好的工具，不会陷入到这些让人们担心的问题中。一个“科学怪咖”和两个“神童” 《中国科学报》：在你眼中，戴维ⷨ𔝥…‹是什么样子的人？王初：我于2001年来到华盛顿大学生物化学系攻读博士学位，当时也是机缘巧合通过实验室的轮转来到戴维ⷨ𔝥…‹实验室，一直待到2008年博士后项目结束。在跟戴维ⷨ𔝥…‹的接触过程中，我感觉到他是一个天生的、非常纯粹的科学家，并且他把自己的全部精力都倾注于科学研究中，他总会有很多原创的想法，并能够将这些想法付诸实施。我们一直都保持着很密切的联系，去年我还邀请他在我们学院做了精彩的“兴大学术报告”。最近的一次，我们还一起去爬了长城，他很喜欢爬山，也非常喜欢长城。大卫不仅专注科学本身，他还做了一个特别有趣的蛋白质折叠和设计的在线游戏，叫“Foldit”。当时我问他为什么要做这款游戏，他的回答是，研究不应该只由科研人员来做，也可以让普通大众参与其中，还可能收获更多有趣的想法和发现。沈琦：我觉得戴维ⷨ𔝥…‹就是一个眼睛会放光的人，顶着一个爆炸头，两眼放光。有点像什么？像个科学怪人或者叫科学怪咖，一眼看上去就觉得他有很多想象力和创造力。在跟他的接触中，除了觉得他非常风趣幽默之外，能深切感到他就是那种会玩、会干，又能把玩的东西变得很有意义的人，能真正做到“Research for Fun”。另外，他的精力非常旺盛。你可能想象不到，他的实验室有一百多位博士后，这在其他美国实验室是不可想象的。有的诺奖得主的实验室，也就十几个博士后。《中国科学报》：你对其他两位获奖者熟悉吗？林世贤：德米斯ⷥ“ˆ萨比斯跟华人有一定的渊源，他的母亲是新加坡裔华人。他4岁学国际象棋，13岁拿到国际象棋的大师标准称号，17岁就利用计算机天赋编写了一款畅销数百万份的游戏软件，所以很早就被周围的人冠以“神童”的称号。他创立的公司Deepmind，早期因为研究出了AlphaGo围棋软件震惊了全世界，一举成名。 2018年Deepmind成立研究组对蛋白质结构进行预测，并吸引到年轻的约翰ⷦ𑟧€的加入（约翰ⷦ𑟧€是AlphaFold的第一作者，也是一位“神童”）。他们的第一个作品AlphaFold1，首次参加CASP大赛就拿到了60多分的好成绩（满分100分），是这个比赛第一次有人拿到及格成绩。《中国科学报》：你怎么看今年的诺贝尔化学奖颁给了年轻的科学家？姜雪峰：这正是诺奖的魅力，科学突破不论资历不排位，谁可以解决问题谁就能获得认可。这不是简单的技术积累，也不是谁的研究时间长，而是谁更有创新性思维，谁可以突破重围、解决问题。科学的多元性给了每一个探索未知的人以机会，不论出身、年龄、国界，这就是科学的魅力。 #图文动态同步大赛# #热点引擎计划# #百家快评#

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