斯德哥尔摩（美联社）——周三，三位科学家因发现了预测甚至设计新型蛋白质（生命的基石）的强大技术而被授予诺贝尔化学奖。他们的工作运用了包括机器学习在内的先进技术，有可能改变新药的制造方式。
该奖项授予了在西雅图华盛顿大学工作的大卫·贝克（David Baker），以及在位于伦敦的英美人工智能研究实验室谷歌DeepMind工作的德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·容珀（John Jumper）。
诺贝尔化学委员会主席海纳·林克（Heiner Linke）表示，该奖项是对解开长期存在的科学谜团的研究的表彰。
“这实际上被称为几十年来化学，特别是生物化学领域的重大挑战。所以，正是今天获得表彰的这一突破。”他说。
蛋白质是复杂的分子，有成千上万的原子，以无数种形状扭曲、旋转、弯曲和螺旋。蛋白质的形状决定了其生物功能。几十年来，科学家们一直梦想能够有效地设计和构建新的蛋白质。
自20世纪90年代以来，贝克的工作一直得到美国国立卫生研究院（NIH）的资助，他创建了一个名为Rosetta的计算机程序，帮助分析综合数据库中现有蛋白质的信息，以构建自然界中不存在的新蛋白质。
诺贝尔委员会的约翰·奥奎斯特（Johan Åqvist）说：“似乎现在用这项技术几乎可以构建任何类型的蛋白质。”
委员会补充说，哈萨比斯和容珀创建了一个人工智能模型，能够预测研究人员已经确定的几乎所有2亿种蛋白质的结构。
林克说：“这两人‘破解了密码’。通过巧妙地利用人工智能，他们使得预测自然界中几乎任何已知蛋白质的复杂结构成为可能。”
能够定制设计新的蛋白质——并更好地理解现有的蛋白质——可以使研究人员创造新的药物和疫苗。它还可以让科学家设计新的酶来分解塑料或其他废料，并为有害物质设计微调传感器。
贝克告诉美联社：“我认为制造更好的药物有着奇妙的前景——更智能的药物，只在身体的正确时间和地点起作用。”
他说，一个例子是一种潜在的鼻喷雾剂，可以减缓或阻止特定病毒（如COVID-19）的快速传播。另一个是一种破坏被称为细胞因子风暴的症状级联的药物。
NIH的乔恩·洛尔什（Jon Lorsh）说：“这一直是圣杯。如果你能弄清楚蛋白质序列如何折叠成其特定结构，那么就有可能设计蛋白质序列折叠成以前从未见过的对我们可能有用的结构。”
贝克说，哈萨比斯和容珀的人工智能工作给了他的团队巨大的推动。
他说：“德米斯和约翰在蛋白质结构预测方面的突破真的向我们突出了人工智能可能拥有的力量。这促使我们将这些人工智能方法应用于蛋白质设计，大大提高了力量和准确性。”
贝克告诉美联社，他在凌晨和妻子一起得知自己获得了诺贝尔奖，妻子立即尖叫起来。
“所以声音有点震耳欲聋。”他说。
哈萨比斯在一份声明中说：“获得诺贝尔奖是一生的荣誉。”
作为英国领先的科技人物之一，他于2010年共同创立了人工智能研究实验室DeepMind，该实验室后来被谷歌收购。DeepMind的突破包括开发出一个掌握了中国围棋的人工智能系统，并能够比预期更快地击败该游戏的人类世界冠军。
容珀在同一份声明中说，能够“因实现计算生物学帮助我们理解蛋白质世界并为实验生物学家的令人难以置信的工作提供信息的长期承诺而获得认可，是一种荣誉。”
“这是一个关键的证明，表明人工智能将使科学更快，并最终有助于理解疾病和开发治疗方法。”容珀说。
贝克获得了1100万瑞典克朗（100万美元）奖金的一半，而哈萨比斯和容珀分享另一半。
这是第二个与谷歌有关的人获得诺贝尔奖。物理学奖得主杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）此前也在这家科技公司工作，但后来辞职，以便更自由地谈论人工智能的潜在危险。
去年，化学奖授予了三位在量子点方面工作的科学家——直径只有几纳米的微小颗粒，可以释放出非常明亮的彩色光，其在日常生活中的应用包括电子和医学成像。
周一，为期六天的诺贝尔奖宣布拉开帷幕，美国人维克多·安布罗斯（Victor Ambros）和加里·鲁夫昆（Gary Ruvkun）获得医学奖。机器学习的两位奠基人——辛顿和约翰·霍普菲尔德（John Hopfield）获得了物理学奖。
诺贝尔奖继续颁发，周四将公布文学奖。诺贝尔和平奖将于周五公布，经济学奖将于10月14日公布。
奖金来自该奖项创始人、瑞典发明家阿尔弗雷德·诺贝尔（Alfred Nobel）留下的遗产。获奖者受邀于12月10日，即诺贝尔逝世周年纪念日，在颁奖典礼上领取奖项。
