诺奖风向标指向AI！谷歌蛋白质结构预测模型获颁医学领域顶级奖项
财联社9月22日讯（编辑 史正丞）美国当地时间周四，医学领域顶级奖项——拉斯克奖（The Lasker Awards）宣布，谷歌DeepMind的研究人员、光学相干断层成像技术的发明者，以及在癌症研究领域奋战50余年的荷兰科学家荣获今年的奖项。
（来源：拉斯克奖）
拉斯克奖也是知名的“诺贝尔奖风向标”。仅在过去20年时间里，包括中国科学家屠呦呦在内，一共有32位拉斯克奖得主随后拿到了诺贝尔奖。所以谷歌DeepMind此番获奖，也点燃了AI领域研究未来斩获诺贝尔奖的希望。
今年的得奖者是谁？
今年拉斯克奖总共设立了三个奖项，其中谷歌DeepMind的Demis Hassabis和John Jumper凭借预测蛋白质3D形状的人工智能系统AlphaFold拿下了今年的基础研究奖。
作为支撑人体基本生命活动的物质，蛋白质由20种氨基酸呈念珠状连接形成三维形状，而形状本身决定了蛋白质的功能，所以研究蛋白质形状一直是医学领域的热门方向。
1972年，凭借蛋白质折叠研究荣获诺贝尔奖的美国生物化学家克里斯蒂安·B·安芬森，在发表获奖感言时曾表示，总有一天，我们可以仅凭借氨基酸的序列来预测任意蛋白质的三维结构。而他提出的设想终于在机器学习和人工智能的时代实现了。AlphaFold名字里的Fold，就是取自这里的“折叠”之意。
时至今日，过往需要X射线、低温电子显微镜、核磁共振等技术耗费数月、甚至几年的事情，最短只需要几分钟就能得出准确性相当高的结果。拉斯克奖表示，这种变革性的方法正在迅速推进基本生物过程的理解，并促进药物设计。
AlphaFold在去年发布了一个包含2亿蛋白质预测结构的数据库，这个数量已经接近人类科学已知的所有蛋白质。与大众更加熟悉的AlphaGo类似，AlphaFold是通过机器学习17万个蛋白质序列，以及科学家在实验室中研究出的结构进行训练，掌握了预测蛋白质结构的诀窍。
正因为预测蛋白质形状在医学领域的重要性，所以AlphaFold、以及后续准确率更高的AlphaFold2问世后，一直被媒体称为“有机会冲击诺奖的成就”。
除了AlphaFold外，今年的拉斯克临床医学研究奖颁给了麻省理工大学的詹姆斯·藤本和埃里克·斯旺森，以及俄勒冈健康&科学大学的华裔科学家David Huang，以表彰他们在光学相干层析成像（OCT成像）领域的突出贡献。
与X射线、核磁共振、超声成像等医学成像技术相比，OCT具有成本低、分辨率高、非接触、无损伤等优势。经过近30年的发展，OCT在眼科检查、冠状动脉疾病以及癌症研究领域均均有所建树。行业研究机构Reportlinker在今年4月发布的报告中预期，到2028年全球OCT市场有望达到21亿美元。
最后，荷兰癌症研究所的Piet Borst获得了今年的拉斯克医学科学特别成就奖，表彰他在医学研究领域超过50年的非凡职业生涯。
拉斯克奖表示，Borst在多个领域都取得了开创性的发现：他的研究揭示了人体对癌症治疗的反应、寄生虫如何逃避人体免疫系统，并为导致癌症药物耐受的分子泵提供了深入的见解。他阐明了一个出乎意料的新代谢途径，揭示了一种新的DNA构建模块，并确定了一种遗传性疾病的生化基础。除了科研外，在他的领导下荷兰癌症研究所成为世界一流的机构。另外Borst也在教学、外部机构指导、公众教育等领域取得了卓越的成就。
顺便一提，今年已经89岁的Borst，也是荷兰（在他那个年龄段）的顶级网球选手。
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