Google DeepMind科學家獲諾貝爾化學獎
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>瑞典皇家科學院(The Royal Swedish Academy of Sciences)周三(10/9)把2024年諾貝爾化學獎(Nobel Prize in Chemistry)<a href="https://www.nobelprize.org/prizes/chemistry/2024/press-release/" target="_blank">頒給了</a>David Baker,以及兩名Google DeepMind科學家Demis Hassabis及John Jumper 。</p> <p>今年的諾貝爾化學獎與蛋白質有關。蛋白質通常由20種不同的胺基酸以不同的順序組成,由胺基酸串成的長鏈會折疊成特定的3D形狀,而此一3D結構將決定蛋白質的功能,例如防禦、訊號傳遞、結構支撐或催化等。</p> <p>現年62歲的David Baker是名生物化學家,以設計蛋白質結構及功能的計算方法而聞名。瑞典皇家科學院指出,Baker成功地利用不同的胺基酸設計出一個全新的蛋白質,之後其研究小組即不斷地創造出各種蛋白質,包括可用作藥物、疫苗、奈米材料或是微形感測器的蛋白質。</p> <p>至於Hassabis與Jumper則都是Google DeepMind的科學家。瑞典皇家科學院說,從1970年代以來,研究人員一直試圖以氨基酸的排序來預測蛋白質結構,這是件很難的事,但Hassabis與Jumper在2020年所發表的<a href="https://www.ithome.com.tw/news/141398" target="_blank">AlphaFold2模型</a>,卻能夠預測幾乎涵蓋所有已知的2億種蛋白質的結構。</p> <p class="rtecenter"><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/1010-Nobel%20Prize%20in%20Chemistry-google%20deepmind-2.png" style="width: 600px;" /></p> <p><span style="color:#696969;"><span style="font-size:14px;">© Nobel Prize Outreach</span></span></p> <p>迄今全球已有來自190個國家的逾200萬人使用AlphaFold2,在眾多的科學應用中,研究人員現在可以更好地理解抗生素抗藥性,以及設計出能夠分解塑膠的酶。</p> <p>瑞典皇家科學院認為,沒有蛋白質,就沒有生命,現在能夠預測蛋白質結構,還能設計自己的蛋白質,替人類帶來了最大的好處。</p> <p>諾貝爾化學獎的獎金為1,100萬瑞典克朗(約110萬美元),Baker將取得其中的一半,DeepMind的兩名科學家再分享另一半。今年與人工智慧技術相關的還有獲得諾貝爾物理獎的<a href="https://www.ithome.com.tw/news/165399" target="_blank">John Hopfield與Geoffrey Hinton</a>,他們因以人工神經網路實現機器學習上的發現及發明而得獎。</p> </div></div></div>