專訪諾貝爾化學獎得主阿龍·切哈諾沃

如何看待科學家憑借AI技術獲得諾貝爾獎？蛋白質設計為何在本屆諾貝爾化學獎中脫穎而出？AI又如何助力蛋白質結構預測？封面新聞記者獨家對話2004年諾貝爾化學獎得主、中國科學院外籍院士阿龍·切哈諾沃。

獲獎者都有誰？

先來看看本屆諾貝爾化學獎獲獎者。

大衛·貝克，華盛頓大學醫學院蛋白質設計研究所所長。作為一名生物化學家，他開創了設計蛋白質和預測其三維結構的方法。

值得注意的是，他不僅是華盛頓大學基因組科學、生物工程、化學工程的兼職教授，也是計算機科學和物理學的兼職教授。此外，他還聯合創辦了21家公司，并獲得了100多項專利。

戴密斯·哈薩比斯則是計算機科學家和人工智能研究員。在早期職業生涯中，他是一位電子游戲的AI程序員和設計師，后來他創立人工智能公司DeepMind，并擔任CEO。2014年，DeepMind被谷歌以6億美元收購。

約翰·江珀則同時是化學家和計算機科學家，他目前擔任DeepMind的董事。

為什么AI能獲獎？

目前披露的信息顯示，借助人工智能獲獎的關鍵，源自哈薩比斯、江珀與團隊共同開發的AlphaFold。這種人工智能模型，可以根據氨基酸序列高精度預測蛋白質結構。

2018年，初代AlphaFold面世，該模型在43種蛋白質中精準預測了其中的25種結構。

兩年后，AlphaFold2上線。它有多強？答案是：可以在超過2億個蛋白質結構中作出精準預測。

但是，AlphaFold的“進化”并未停止——2024年5月，AlphaFold3一經發布，便被視為將蛋白質研究帶入更廣闊生物分子領域的關鍵工具，它不僅有利于推動生物開發、藥物設計，還推動了基因組學研究的AI化發展。

如何看待AI獲獎？

“2024年諾貝爾化學獎反映了兩項獨立的但緊密相關的重大突破。其中，哈薩比斯和江珀開發的人工智能模型，能夠預測幾乎所有蛋白質的結構，貝克則成功完成了構建具有比天然蛋白質更好特性的人工蛋白質。”

2004年諾貝爾化學獎得主、中國科學院外籍院士阿龍·切哈諾沃在接受封面新聞記者專訪時直言——這樣的突破性進展，令人興奮。

切哈諾沃進一步解釋，哈薩比斯和江珀基于過去利用“標準”方法（比如X射線晶體學、冷凍電子顯微鏡）并結合強大的人工智能模型解析蛋白質結構，這將節省大量的時間、精力以及資金，并能夠解析無限數量的蛋白質結構。這是此前從未實現的。

他認為：“這將推動我們對跨物種和跨時間進化的理解，也將為致病機制提供新的理解，并能在此基礎上加速開發新型藥物。”

他還指出，貝克能合成比在數十億年進化過程中形成的天然蛋白質具有更好特性的人工蛋白質，為開發具有抗折疊能力或具有更好催化特性的蛋白質鋪平了道路。而這些，都是天然蛋白質此前的缺陷。

77 歲的切哈諾沃同時提醒，“我們需要謹慎行事，因為自然和進化并不是‘愚蠢’的。試圖干預它，可能會帶來意想不到的副作用”。

為何要監管AI技術？

值得注意的是，在本次專訪中，77歲的切哈諾沃同時提醒，“我們需要謹慎行事，因為自然和進化并不是‘愚蠢’的。試圖干預它，可能會帶來意想不到的副作用”。

此外，他還特別強調，這些技術應該嚴格加以監管。其主要原因是，以防這些發現可能被用于不明確的醫療或學術目的。

人物：阿龍·切哈諾沃

阿龍·切哈諾沃（Aaron Ciechanover），生物化學家。1947年出生于以色列，中國科學院外籍院士，美國國家科學院外籍院士，美國國家醫學院外籍院士，美國人文與科學院外籍院士，以色列人文和自然科學院院士。

2004年諾貝爾化學獎授予阿龍·切哈諾沃、阿夫拉姆·赫什科和歐文·羅斯，以表彰他們發現泛素（ubiquitin）調節的蛋白質降解機理。該發現為細胞研究開辟了嶄新領域。由此進行的相關細胞代謝和凋亡調控機制的研究，對進一步揭示生物奧秘以及探索癌癥、神經退行性疾病等的發生機理和治療手段具有重要意義。

◎ 來源|封面新聞