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進入諾貝爾化學獎再頒給AI 預測合成蛋白質有助新藥及環保
美國生化科學家貝克在2003年開發出「Rosetta」，是全球首個用軟體設計出人工酵素，且不存在世界物種DNA序列之中，引發學界趨之若鶩，讓藥物實驗設計時間縮短，成功率也提高，節省許多時間。（法新社）
〔記者吳柏軒／台北報導〕今年諾貝爾獎AI（人工智慧）當道！今（9日）宣布化學獎得主，由貝克（David Baker）、哈薩比斯（Demis Hassabis）與瓊珀（John M. Jumper）3人獲得，其中貝克的「Rosetta」及後兩人的「AlphaFold」皆是用AI演算來預測、合成蛋白質，生成式設計抗體，大幅提高新藥或疫苗開發的成功率，更有機會製造光合作用酵素等，投入環保永續行列。
台灣科技媒體中心邀請今晚國內學者分析今年諾貝爾化學獎得主貢獻，中研院生物化學研究所副研究員吳昆峯表示，科學界50年來面臨「蛋白質摺疊」領域困難，希望解密其從胺基酸到DNA進而產生功能的過程，美國生化科學家貝克在2003年開發出「Rosetta」，是全球首個用軟體設計出人工酵素，且不存在世界物種DNA序列之中，引發學界趨之若鶩，讓藥物實驗設計時間縮短，成功率也提高，節省許多時間。
陽明交通大學生化暨分子生物研究所教授黃介嶸則說，在貝克基礎之上，來自英國人工智慧研究者哈薩比斯與美國資深研究科學家瓊珀則是開發出「AlphaFold」，用機器學習方式，擺脫物理運算，從幾十萬筆蛋白質結構，訓練出序列，進而達到用AI生成從未見過的蛋白質結構。
清華大學化學系助理教授楊自雄補充，事實上，哈薩比斯跟瓊珀過去在DeepMind工作並研發出AlphaGO（AI圍棋軟體、締造電腦大敗人類里程碑），如今兩人投入蛋白質領域，用AI解決複雜問題，他比喻，ChatGPT是學習生成人類語言，AlphaFold則是產生回答蛋白質3D結構，2020年AlphaFold2的準確率達到90％，現在最新是AlphaFold3，其計算出蛋白質結構，有助後續藥物研發。
中研院生物化學研究所研究員徐尚德表示，用AI預測及生成蛋白質結構，未來可望投入免疫療法CAR-T，不再依賴患者，而是AI快速設計生成相關免疫蛋白藥物，其他疫苗也可省去動物實驗生成各種抗體的步驟，跳脫大自然演化，讓新藥開發選擇性大幅暴增，雖應用廣泛，但未來法規安全仍要兼顧，另也可試著生成具光合作用且存活長的酵素，取代太陽能板，促進環保及永續領域。
徐尚德還提到，自己曾經想申請進貝克實驗室，可惜未能如願，但曾遠赴西雅圖大學聽其演講，感覺他雖已60歲，但仍像剛離開大學的瘋狂研究生，每天都有不同想法，天天與不同人分享，超級有創意且充滿好奇心，只要能說服他就可待在其實驗室，去年台灣生物物理學會也邀請他錄影發表演說。
今年諾貝爾化學獎得主由美國生化科學家貝克（David Baker）、英國人工智慧研究者哈薩比斯（Demis Hassabis）和美國資深研究科學家瓊珀（John M. Jumper），表揚三人用AI預測、合成蛋白質的貢獻。（法新社）
今年諾貝爾化學獎得主由美國生化科學家貝克（David Baker）、英國人工智慧研究者哈薩比斯（Demis Hassabis）和美國資深研究科學家瓊珀（John M. Jumper），表揚三人用AI預測、合成蛋白質的貢獻。（圖取自諾貝爾獎委員會臉書）
