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。