诺贝尔化学奖是AI for Science,物理奖是Science for AI

这个结构的独特性和历史意义在于:

1. 全新设计

这是第一个完全从头设计(de novo design)的蛋白质结构。

不是基于任何现有自然蛋白质的修改或模仿。

David Baker团队在2003年设计了这个结构,开创了人工蛋白质设计的新纪元。

2. 结构特点

它包含了新颖的α螺旋和β折叠的组合方式,这种排列在自然界中从未被发现过。

虽然使用了常见的二级结构元素(α螺旋和β折叠),但它们的三维空间排布是全新的。

3. 突破意义

证明了我们可以设计出自然界中不存在的蛋白质结构。

表明蛋白质设计不必局限于模仿自然蛋白质。

开启了人工蛋白质设计的无限可能性。

4. 方法学意义

验证了计算机辅助蛋白质设计的可行性。

为后续更复杂的蛋白质设计奠定了基础。

建立了从理论设计到实际合成的完整工作流程。

这个成就相当于在蛋白质设计领域创造了第一个“人造元素”,就像门捷列夫周期表中的人工合成元素一样,展示了人类不仅能够理解自然,还能创造自然界中不存在的新事物。

使用贝克的Rosetta程序开发的蛋白质

诺贝尔化学奖是AI for Science,物理奖是Science for AI

这张图展示了David Baker团队在设计人工蛋白质方面的一些重要成果时间线:

2016年:新型纳米材料

展示了一个可以自发连接多达120个蛋白质的复杂结构。

图中显示为一个大型球状结构,由紫色和浅绿色的蛋白质单元组成。

2017年:芬太尼检测蛋白质

设计出能够结合芬太尼(一种阿片类药物)的蛋白质。

图中绿色为蛋白质主体,紫色部分为结合芬太尼的区域。

这种蛋白质可用于环境中的芬太尼检测。

2021年:流感疫苗纳米颗粒

黄色核心部分是纳米颗粒。

绿色外层是模仿流感病毒表面的蛋白质。

在动物模型中已经证明可以作为流感疫苗使用。

2022年:分子马达蛋白质

设计出可以作为分子马达运转的蛋白质。

图中显示为绿色的复杂结构。

2024年:几何形状蛋白质

设计出具有特定几何形状的蛋白质。

这些蛋白质可以根据外部影响改变形状。

可用于制造微型传感器。

这张图很好地展示了人工设计蛋白质领域的快速发展,从相对简单的结构设计,到具有特定功能的蛋白质(如疫苗、传感器等),再到可以动态响应外界刺激的智能蛋白质。这些进展体现了David Baker在计算蛋白质设计领域的突出贡献。

使用AlphaFold2预测的蛋白质结构

诺贝尔化学奖是AI for Science,物理奖是Science for AI

这张图展示了使用AlphaFold2预测的三个重要蛋白质结构:

2022年:核孔复合体部分结构

图中显示为绿色环状结构。

这是人体细胞中的一个巨大分子结构的一部分。

超过一千个蛋白质共同组成了一个穿过细胞核膜的孔道。

这个核孔对细胞核和细胞质之间的物质交换至关重要。

2022年:分解塑料的天然酶

图中显示为绿色的单个蛋白质结构。

这种天然酶能够分解塑料。

研究这种酶的结构目的是设计出可用于塑料回收的人工蛋白质。

这对解决全球塑料污染问题具有重要意义。

2023年:引起抗生素耐药性的细菌酶

图中显示为一个复杂的多彩结构,包含多个不同颜色的蛋白质亚基。

这是一种会导致细菌产生抗生素耐药性的酶。

了解这种酶的结构对于寻找预防抗生素耐药性的方法非常重要。

这对解决全球公共卫生面临的抗生素耐药性威胁具有重要意义。

这张图很好地展示了AlphaFold2在预测复杂蛋白质结构方面的能力,以及这些结构预测对解决重要科学和社会问题的价值。从细胞基本生物学过程(核孔复合体),到环境问题(塑料降解),再到医学挑战(抗生素耐药性),都显示了蛋白质结构预测的广泛应用前景。

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