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2024年诺贝尔化学奖

2024年10月9日

2024年诺贝尔化学奖授予了大卫·贝克(David Baker)、德米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)和约翰·朱珀(John Jumper)。大卫·贝克因其在计算蛋白质设计方面的工作而受到认可,而德米斯·哈萨比斯和约翰·朱珀则因其利用人工智能进行蛋白质结构预测的贡献而受到表彰¹,²。

这些开创性的成就对于理解和操纵蛋白质具有重要意义,蛋白质对于众多生物过程和应用至关重要¹,²。由于肽链仅仅是含有较少氨基酸的蛋白质,这项工作促进了肽链化学领域的进展,并且由于蛋白质结构预测和计算蛋白质设计的进步,对肽链具有重要的意义。

  • 蛋白质结构预测:德米斯·哈萨比斯和约翰·朱珀使用名为AlphaFold2的人工智能模型来预测蛋白质结构的工作,使科学家能够理解肽链精确的三维形状。这一点至关重要,因为肽链的功能高度依赖于它们的结构。
  • 计算蛋白质设计:大卫·贝克在从头开始设计新蛋白质方面的成就,可以应用于创造具有特定功能的新型肽链。这可能导致开发新的治疗性肽链,这些肽链用于治疗各种疾病。

AlphaFold2人工智能模型已经接受了所有已知的氨基酸序列和确定的蛋白质结构的训练³。从这些创新中,人工智能模型现在可以提供关于头尾循环和二硫键的详细信息,与现有方法相比,实现了卓越的预测性能⁴。这些进步使得肽链的更精确操纵和设计成为可能,包括大环肽链⁴,并且可以预测肽链-蛋白质相互作用⁵。这些突破对于药物发现具有重要意义,因为环肽是具有高结合亲和力、选择性和特异性的有前途的治疗候选物⁴。

祝贺今年的获奖者!

参考文献:

  1. Press release: The Nobel Prize in Chemistry 2024 – NobelPrize.org. Retrieved from https://www.nobelprize.org/prizes/chemistry/2024/press-release/
  2. The Nobel Prize in Chemistry 2024 – Popular information – NobelPrize.org. Retrieved from https://www.nobelprize.org/prizes/chemistry/2024/popular-information/
  3. Illustration: How does AlphaFold2 work? (pdf)
  4. Chenhao Zhang, et al. HighFold: accurately predicting structures of cyclic peptides and complexes with head-to-tail and disulfide bridge constraints, Briefings in Bioinformatics, Volume 25, Issue 3, May 2024, bbae215, Retrieved from: https://academic.oup.com/bib/article/25/3/bbae215/7665139
  5. https://www.nature.com/articles/s41392-023-01381-z

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