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聚焦前沿交叉學科 諾獎得主給復旦本科生上課

2021年10月12日10:55 | 來源:上觀新聞
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世界頂尖科學家在滬工作重心聚焦前沿交叉學科

諾獎得主給復旦本科生上課

■本報記者 俞陶然

近日,諾貝爾化學獎得主、復旦大學復雜體系多尺度研究院名譽院長邁克爾·萊維特走進復旦光華樓,為本科生上了兩節課。這門選修課名叫“定量生物物理學前沿導論”,由萊維特、馬劍鵬等5位教授講授。定量生物物理學又名計算生物學,學科交叉性很強,生物、物理、化學、數學、藥學、計算機等專業的年輕人都可學習。

記者發現,選修這門課的本科生來自多個理工科專業,不少研究生也來聽課。“‘阿爾法折疊’(AlphaFold)對蛋白質結構的精準預測,讓計算生物學從輔助性學科升級為主導性學科,它的科學和應用價值非常大。”萊維特的話,在復旦學子心頭撒下了從事前沿基礎研究的種子。

蛋白質結構預測取得突破

萊維特是世界頂尖科學家協會副主席,2013年,他與另兩位計算生物學先驅因“為復雜化學系統創立多尺度模型”分享了諾貝爾化學獎。那年獲獎,標志著用計算機軟件研究生物化學這一方向得到了科學界高度認可;2020年“阿爾法折疊2”橫空出世,則標志著計算生物學在蛋白質結構預測、藥物研發等領域具備了實用價值。

這位諾獎得主告訴同學們,蛋白質由氨基酸折疊而成,氨基酸長鏈如何自發地折疊成蛋白質三維結構,這個問題堪稱分子生物學“皇冠上的明珠”。對科學家來說,測定氨基酸序列相對容易,但解析蛋白質結構的難度很大,因為蛋白質結構取決于幾千個氨基酸各原子間的相互作用力。能否開發出算法強大的計算機軟件,精準預測蛋白質結構?萊維特研究這一問題長達55年。

隨著深度學習等人工智能技術的成熟,蛋白質結構預測問題迎來了突破。去年11月,谷歌旗下深度思維公司(DeepMind)開發的“阿爾法折疊2”在國際蛋白質結構預測競賽上奪冠,預測精度非常接近實驗測定水平。這件事在科學界引起的轟動,超過了“阿爾法圍棋”擊敗柯潔和李世石,被美國《科學》雜志評為“2020年十大科學突破”之一。

與大學生分享科研“緣分”

如何打造龐大的計算生物學團隊?人才培養是第一要務。復旦大學復雜體系多尺度研究院院長馬劍鵬表示,為培養青年人才,本學期研究院牽頭開設了“定量生物物理學前沿導論”課。除了萊維特和他,來自數學科學學院、化學系、生物醫學院和生命科學學院的3位教授也會授課,讓本科生感受前沿交叉學科的魅力。

作為最大牌教授,萊維特的講課內容偏向宏觀,也很有思想性。除了計算生物學發展史和蛋白質折疊問題,他還分享了摘得諾獎的成功經驗、培養諾獎級人才的環境條件等人生感悟。在回答一名學生“如何找到自己的科研興趣”這個問題時,他說了一個詞——serendipity(可譯作“緣分”)。他用自己的人生經歷,詮釋了什么是科研道路上的“緣分”。

上世紀60年代,萊維特看了諾獎得主約翰·肯德魯主講的電視節目《生命之線:分子生物學導論》后,寫信給在劍橋大學工作的肯德魯,希望做他的博士生。然而肯德魯回信說,博士生名額已滿。萊維特的一個朋友得知此事后告訴他:“在商業上,當別人對你說‘不’時,你要給他另一個可以說‘是’的選擇。”于是,他又寫信給肯德魯:“如果明年不能做您的博士生,那以后可以嗎?”看到這個年輕人如此執著,肯德魯邀他來劍橋面談,并推薦他到魏茨曼科學研究所研究計算生物學。在研究所,萊維特遇到了46年后與他分享諾獎的合作者亞利耶·瓦謝爾。“這就是serendipity。你們要對事業充滿熱情,堅持不懈,善于創新,還要做善良的人。”

如何加快發展計算生物學

據了解,萊維特今年3月來滬后的主要工作,是指導復旦團隊研究計算生物學。目前,復旦大學復雜體系多尺度研究院研發的“作品折疊”(OPUS-Fold)軟件,在蛋白質側鏈結構預測精度上超越了“阿爾法折疊2”,相關論文將發表在英國《生物信息學簡報》上。馬劍鵬介紹,以蛋白質為靶點的藥物分子大多與側鏈發生作用,只有獲得高精度的側鏈結構,才可能設計出藥物分子,所以這一突破對新藥研發具有重要意義。

不過,從整個系統來看,“阿爾法折疊2”仍處于全球領先地位。深度思維首席執行官德米斯·哈薩比斯近日宣布,公司與歐洲生物信息學研究所合作建立蛋白質結構數據庫,提供35萬種以上蛋白質結構的數據訪問權限。深度思維計劃將數據庫擴大至1億種以上蛋白質的結構,覆蓋人類已知的幾乎所有蛋白質。

“阿爾法折疊2”讓計算生物學駛入了快車道,很多科研團隊在開發這類軟件。今年7月,華盛頓大學團隊在《科學》雜志發表論文,介紹了開源軟件“羅塞塔折疊”(RoseTTAFold),它不僅能預測蛋白質結構,還能預測多種蛋白質的結合形式。8月,斯坦福大學團隊發表《科學》封面論文,介紹了人工智能算法預測RNA(核糖核酸)三維結構的突破性進展。

很多科學家認為,蛋白質結構的精準預測是一場科技革命,將引發生物醫藥、新材料等產業變革。上海交通大學Med-X研究院副院長殷衛海說:“從預測蛋白質結構、尋找藥物靶點到藥物分子設計,再到臨床試驗設計,人工智能正在全面進入醫藥行業,開始發揮關鍵作用。”科學家還能利用人工智能軟件研發新材料,如設計出自然界不存在的蛋白質材料,用于化工、能源、環保等行業。(來源:解放日報)

(責編:嚴遠、軒召強)

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