在2024年10月，瑞典皇家科学院揭晓了当年的诺贝尔化学奖得主，再次将人工智能（AI）推上科学界的聚光灯下。Google旗下DeepMind人工智能实验室的首席执行官Demis Hassabis、总监John Jumper，以及华盛顿大学蛋白质设计研究所所长David Baker，凭借他们在蛋白质结构与设计领域的突破性工作，共同分享了这一殊荣。
此次诺贝尔化学奖的颁发，不仅是对AI在生物学领域贡献的认可，也标志着AI与生物科技的深度融合达到了新的高度。在获奖理由中，Hassabis和Jumper因在“蛋白质结构预测”方面的成就受到表彰，而Baker则因其在“计算蛋白质设计”领域的贡献而获奖。而就在前一天，人工智能先驱Geoffrey Hinton和John Hopfield刚刚荣获了诺贝尔物理学奖，进一步凸显了AI在科学界的重要地位。
值得注意的是，尽管AI在物理学领域的应用已经广为人知，但其在化学，尤其是生物科技方向的应用，仍然被视为一块难啃的骨头。然而，随着技术的飞速发展，AI在生物科技行业正逐渐展现出前所未有的潜力。
这一切的转折点发生在2020年末的一场线上会议。当时，全球正面临疫情的严峻挑战，但正是在这样的背景下，人工智能在生物学领域的应用迎来了历史性的突破。在CASP大会上，Google DeepMind的John Jumper展示了AlphaFold2，这款工具在蛋白质结构预测方面展现出了惊人的准确性，精确度超过90%，远超其他竞争对手。
AlphaFold2的成功不仅标志着AI在生物学领域的重大突破，更预示着跨学科研究的无限可能。它能够在几天内预测出蛋白质的结构，而传统的实验方法可能需要数年时间和高昂的成本。这一突破迅速在科学界引起轰动，并被《自然》杂志誉为“将改变一切”的技术。
随着AlphaFold2的推出，生物科技行业迎来了新的希望。DeepMind随后与欧洲生物信息学研究所（EMBL-EBI）合作，启动了AlphaFold数据库，涵盖了人类、小鼠等生物体的蛋白质预测结构。到2023年，DeepMind更是公布了超过2亿个蛋白质的可能结构，并将其纳入数据库，使得研究人员可以像使用搜索引擎一样轻松地查找蛋白质三维结构。
不仅如此，DeepMind还在不断推进技术的边界。2024年5月，他们在《自然》杂志上发表了关于AlphaFold 3的突破性研究。AlphaFold 3采用了Transformer+Diffusion架构，能够生成蛋白质、核酸和小分子的3D结构，并揭示它们之间的相互作用。这一最新版本的AI模型在生物分子结构预测领域掀起了新的风暴。
除了DeepMind，其他科技公司也在积极布局AI与生物科技的结合。meta AI研究团队推出了ESMFold，这是一个强大的蛋白质结构预测模型，并公布了超过6亿种蛋白结构预测结果。而David Baker教授和他的团队则开发了RoseTTAFold，这一工具在蛋白质结构预测方面同样展现出了出色的性能。
随着AI技术的不断进步，生物科技行业正迎来前所未有的变革。从药物研发到临床试验，再到疾病诊断和治疗，AI正在深刻改变着生物科技的每一个角落。未来，随着更多科技公司和生物医药公司的强强联手，我们有理由相信，AI将继续推动生物科技行业向前发展，为人类健康事业贡献更大的力量。
在这场科技革命中，AI不仅是工具，更是推动科学进步的重要力量。随着技术的不断演进，我们有理由期待，生物科技行业将在AI的助力下，迎来更加辉煌的明天。
