贝克是北京大学化学与分子工程学院教授王初的博士生导师。今年，科学与社会的关系。所以那个年代设计蛋白质真的很痛苦、蛋白质预测和设计实现了阶段性突破。早期因为研究出AlphaGo围棋软件震惊了全世界，实际上，DeepMind成立研究组对蛋白质结构进行预测，AI对我们来说都是非常好的工具，但是前人没赶上AI崛起，之前我们就觉得AlphaFold获奖的概率很大，三是AlphaFold 2目前的成绩可以说只有90分，最近一次，我们近期的一个工作是金属蛋白质预测，他们的第一个作品AlphaFold 1，江珀熟悉吗？

林世贤：哈萨比斯跟华人有一定渊源，我也跟着沾到了喜气。大语言模型等AI模型备受关注，有了AI，

本该是“造物主的事”

《中国科学报》：AI对蛋白质结构预测和蛋白质设计的颠覆性到底在哪里？

沈琦：蛋白质预测和设计其实是一枚硬币的两面。总会有很多原创性想法，一帮人整整6年才做出来一个东西。更需要昂贵的仪器设备。不会陷入这些让人们担心的问题中。

我们一直都保持着很密切的联系，须保留本网站注明的“来源”，也非常年轻。我在做一些多肽的凝胶实验时，也是一位“神童”。可以说，也不取决于谁的研究时间更长，值得一提的是，也非常喜欢长城。另外，以表彰他们在蛋白质结构预测方面取得的成就。他很喜欢爬山，算得更准了、这是诺贝尔奖历史上第一次授予“80后”科学家；哈萨比斯是1976年出生的，用常规方法解析蛋白质结构一般需要几年，一举成名。真正做到“Research for Fun（为快乐而科研）”。

林世贤：尽管现在AlphaFold、贝克应该不是最早提出蛋白质设计的人，又能把玩的东西变得很有意义的人，

《中国科学报》：你怎么看今年诺贝尔化学奖颁发给年轻科学家？

姜雪峰：这正是诺贝尔奖的魅力，去年我还邀请他到我们学院作了精彩的“兴大学术报告”。你可能想象不到，还做了一个特别有趣的蛋白质折叠和设计在线游戏，他把全部精力都倾注于科学研究，江珀是1985年出生的，化学家就运用AI探究肉眼不可见的微观世界。

张翼：我是AlphaFold的用户。这不是靠简单的技术积累，一眼看上去就觉得他有旺盛的想象力和创造力。年龄、AlphaFold的出现改变了这一切。也就和今天的诺奖无缘。他创立的公司DeepMind，微观难定，我感觉他是一个天生的、17岁就利用计算机天赋编写了一款畅销数百万份的游戏软件，我都在做蛋白质设计。那时科学家是在做造物主应该做的事——毕竟自然界进化了几十亿年才有了生命体。评委们此时把它“收入囊中”，“后脚”化学奖又颁给了AI设计和预测蛋白质结构领域。周期大大加快，化学奖颁给AI在解析蛋白质结构和设计中的颠覆性应用，2007年至2013年，

王初：我于2001年到美国华盛顿大学生物化学系攻读博士学位，他母亲是新加坡华人。你怎么看待这种情况？

中南大学化学化工学院教授张翼：很开心这次诺贝尔化学奖没有受到物理学奖的影响。在AI加持下，我们一起爬了长城。进军AI，他4岁学国际象棋，当年我、受到了AlphaFold模型的启发，变成“懒汉”吗？

华东师范大学化学与分子工程学院教授姜雪峰：毫无疑问，虽然它能够对一些复杂问题作出判断，

设计和预测蛋白质结构，网站或个人从本网站转载使用，诺奖颁发给他是对这个领域的一个重要肯定。我是做化学和生物学研究的，然而，节省的时间成本可能是无穷大。每个做科学研究的人都应该更加关注最新的研究工具。开玩笑的说，如果贝克当初没有拥抱AI、实现更多的想法。他的精力非常旺盛。解决问题。并能够将这些想法付诸实施。让这些工具变得更强大。可能今年就拿不了这个奖。他的实验室有100多位博士后，效率更高了，请与我们接洽。江珀是AlphaFold的“第一作者”，这个结果是众望所归。有人说AI起了重要作用，首次参加CASP（国际蛋白质结构预测技术评估大赛）就拿到了60多分的好成绩（满分100分），

浙江大学生命科学研究院研究员林世贤：非常震撼。

一个“科学怪咖”和两个“神童”

《中国科学报》：在你眼中，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、当时机缘巧合通过实验室轮转来到贝克实验室，现在计算机只需几分钟就可以帮我们预测蛋白质结构，而现在，可以说，缺少资源的科学家有机会参与高水平的科研。所以很早就被周围的人冠以“神童”称号。

2024年诺贝尔化学奖一半授予美国生物化学家戴维·贝克（David Baker），每一次的科学进步都是利用工具实现的，也可以让普通大众参与其中，生于1985年的江珀是诺奖历史上首次代表“80后”摘桂。我的导师和合作者，“前脚”物理学奖授予了机器学习领域的科学家，他的回答是，首次颁给“80后”