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是什么AI工具,拿下2024诺贝尔化学奖,破解蛋白质折叠难题?

发布时间：2026-09-27 08:28:22 最近访问：2026-09-27 08:27:43

不用昂贵实验设备，AI如何算出蛋白质的螺旋三维结构？AlphaFold2到底厉害在哪？为什么能颠覆生命科学研究？

蛋白质是生命的基石。一条由氨基酸串联而成的长链，会在细胞内自发折叠，形成复杂三维构型，其中就包含我们熟知的α‑螺旋、β‑折叠等螺旋二级结构。蛋白质的折叠形态直接决定它的功能。过去半个世纪，科学家一直面临巨大难题：只知道氨基酸排列顺序，怎么推算出蛋白质的螺旋与立体折叠形态？这就是著名的“蛋白质折叠问题” 。

2024年诺贝尔化学奖，将奖项授予了这项AI突破。谷歌DeepMind团队的哈萨比斯与江珀，开发出人工智能模型AlphaFold2（阿尔法折叠2），实现了蛋白质三维结构的高精度预测，能够解析蛋白质内部的螺旋、卷曲、片层等精细空间结构，一举攻克了这一困扰学界五十年的难题。

在AlphaFold2问世以前，想要得到蛋白质的螺旋立体结构，只能依靠冷冻电镜、X射线晶体衍射等昂贵实验手段。解析一个蛋白，往往耗费数月乃至数年时间，大量蛋白因为难以结晶，根本无法解析。而AlphaFold2只需要输入蛋白质的氨基酸序列，就可以在几分钟之内输出接近实验精度的三维模型，清晰还原α‑螺旋、β‑折叠等关键二级结构，极大降低了研究门槛。

AlphaFold2并不是简单的查表，它依靠深度学习神经网络，学习海量已经实验解析完成的蛋白质数据，学习氨基酸之间的相互作用规律，预测每一个原子在空间中的位置，从而复现蛋白质的折叠与螺旋形态。这套模型公开之后，已经被全球190多个国家超过200万科研人员使用，建立起包含2亿条蛋白结构的公开数据库，极大推动了药物研发、抗生素耐药研究、塑料降解酶挖掘等众多领域。

值得区分的是，2024诺奖还有另一位获奖者戴维·贝克。贝克的工作是蛋白质计算设计，代表工具为RoseTTAFold、ProteinMPNN。它的方向和AlphaFold2正好相反：AlphaFold2是“从序列预测天然蛋白的折叠结构”；贝克团队则是从零设计自然界不存在的全新蛋白质，制造具备全新功能的蛋白，用于疫苗、纳米材料等领域。

AlphaFold2的成功，标志AI正式走进生命科学核心研究。它并没有完全取代传统实验，AI预测的螺旋结构仍然需要实验验证；但它大大缩小了实验的探索范围，为生物医学打开全新窗口。从理解疾病机理，到开发新药，AI正在帮助人类读懂生命分子里那一圈圈精妙的螺旋密码。

附件：2024诺贝尔化学奖AI工具：

AlphaFold2（阿尔法折叠2），由Google DeepMind的Demis Hassabis（哈萨比斯）、John Jumper（江珀）开发，用来根据氨基酸序列，预测蛋白质三维折叠结构（包含α‑螺旋、β‑折叠等二级螺旋结构）。

2024诺贝尔化学奖分两部分：

一半：哈萨比斯、江珀，表彰AlphaFold2蛋白质结构预测（解决困扰生物学50年的“蛋白质折叠问题”）。

另一半：David Baker（戴维·贝克），表彰计算蛋白质设计，他团队的工具为RoseTTAFold、ProteinMPNN，用来从头设计全新蛋白质，不是预测已有蛋白结构。

AlphaFold2在2020年发布，2024年获奖；2024年5月又发布升级版AlphaFold3，可预测蛋白‑配体、蛋白‑蛋白复合物结构。过去实验解析蛋白质螺旋、折叠结构，需要X射线晶体衍射、冷冻电镜，耗时数月甚至数年；AlphaFold2只需要氨基酸序列，几分钟就能算出原子级三维结构，包含α‑螺旋（你说的蛋白质螺旋）、β‑片层等二级结构。

参考文献：

[1] Jumper J, Evans R, Pritzel A, et al. Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold[J]. Nature,2021,596(7873):583‑589.

[2] The Royal Swedish Academy of Sciences. Nobel Prize in Chemistry 2024[R]. Stockholm: Nobel Foundation,2024.

[3] Baek M, et al. Accurate prediction of protein structures and interactions using a three‑track neural network[J]. Science,2021,373(6557):871‑876.

[4] 张健, 陈军. AlphaFold2对生命科学研究的变革与局限[J].生物工程学报,2023,39(2):489‑502.

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