諾貝爾化學獎得主「靠AI設計蛋白質」 臺學者:藥物研發主流

▲2024年諾貝爾化學獎,由英美3名學者共同獲得。(圖/摘自諾貝爾官網)

記者許敏溶/臺北報導

2024年諾貝爾化學獎在臺灣時間今(9日)揭曉,美英兩國3學者因蛋白質設計與結構研究共同獲獎。國內學者指出,三位學者研發生成式AI,設計出新的蛋白質、抗體與藥物,不僅讓開發藥物速度加快且精準度提高,也降低成本與進入門檻,是非常了不起成就,也是未來抗體篩選與藥物設計主流,獲獎實至名歸。

根據諾貝爾獎官網資料,今年諾貝爾化學獎由3名學者共享,包括華盛頓大學的生物化學教授貝克(David Baker)以計算蛋白質設計方面的成就獲獎,以及英國Google DeepMind的瓊珀(John Jumper)及哈薩比斯(Demis Hassabis),表彰兩人在蛋白質結構預測方面成就。

臺灣科技媒體中心今天舉辦線上記者會,邀請陽明交通大學生化暨分子生物研究所教授黃介嶸、中研院生化所研究員徐尚德、中研院生化所副研究員吳昆峰 、清華大學化學系助理教授楊自雄,說明今年三位諾貝爾化學獎得主貢獻,但三位得主都未曾來過臺灣。

中研院生化所副研究員吳昆峰指出,研究蛋白質摺疊領域是非常困難,困擾科學家50多年時間,但貝克開發出軟體「羅薩塔」(Rosetta),成功開發出人工設計酵素,等於是全球技術最領先者,可進行蛋白質設計。之後瓊珀及哈薩比斯,利用AlphaFold2這個AI模型,成功預測蛋白質結構,相信上述技術是未來抗體篩選與藥物設計的主流。

徐尚德則表示,曾經聽過幾次貝克的演講,目前貝克雖然60多歲,但看起來像是剛出社會不久。特別的是,貝克充滿好奇心,喜歡到處看實驗室的人,想要進入其實驗室的人,不是透過誰來推薦,而是要有想法,若這個研究主題與想法能說服貝克,就能進入其實驗室。

清大化學系助理教授楊自雄指出,本屆三位諾貝爾化學獎得主,透過生成式AI,設計出新的抗體與蛋白質與藥物,不僅開發藥物非常快速,精準度也提高,也降低成本。而過去進入藥物開發,都需要一定知識,透過三人的生成式AI模型,可以用問問題方式解決,也降低進入的研究門檻。