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進入AI生成設計抗體 提高新藥開發成功率
2024年諾貝爾化學獎，由美國生物化學家貝克（David Baker）（左起）、英國人工智慧（AI）、機器學習技術專家哈薩比斯（Demis Hassabis）、瓊柏（John Jumper）三人共同獲獎。（法新社）
〔記者吳柏軒／台北報導〕今年諾貝爾獎AI當道！昨日獲得化學獎的貝克開發出「Rosetta」與哈薩比斯與瓊柏的「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。
台灣科技媒體中心昨邀請學者分析化學獎得主貢獻，中研院生物化學研究所副研究員吳昆峯表示，科學界五十年來面臨「蛋白質摺疊」領域困難，希望解密從胺基酸到DNA進而產生功能的過程，貝克在二○○三年開發出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，學界趨之若鶩。
陽明交通大學生化暨分子生物研究所教授黃介嶸則說，英國人工智慧研究者哈薩比斯與美國科學家瓊柏則在貝克基礎之上，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中訓練出序列，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，哈薩比斯跟瓊柏在DeepMind工作並研發出AlphaGO（AI圍棋軟體、締造電腦打敗人類里程碑），如今兩人更用AI解決蛋白質複雜問題，他比喻，ChatGPT是學習生成人類語言，AlphaFold則回答蛋白質3D結構，二○二○年AlphaFold2準確率達到九十％，現在已發展至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，透過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，加速新藥開發。不過應用雖然廣泛，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。
徐尚德曾申請進貝克實驗室，可惜未能如願，後來遠赴西雅圖大學聽演講，感覺他雖已六十歲，仍像剛離開大學的瘋狂研究生，超級有創意且充滿好奇心，去年台灣生物物理學會也邀請他錄影發表演說。
