新智元報道

　　編輯：編輯部

　　【新智元導讀】9月22日，2023年科學突破獎獲獎名單公布，獎項分別授予了生命科學、基礎物理學、數學領域的5個研究項目，共有11位科學家獲獎。

　　9月22日，科學領域最賺錢的獎項——科學突破獎，正式開獎！

　　科學突破獎有「科學界的奧斯卡」之稱，表彰在生命科學、基礎物理學和數學領域做出突破性成就的科學家。

　　而最引人注目的，就是它的獎金——300萬美元！

　　每年，突破獎都會通過五個獎項向物理學、數學和生命科學領域的頂尖研究人員頒發1500萬美元的獎金。

　　而今年，科學突破獎總計將頒發1575萬美元獎金。

　　生命科學獎

　　生命科學的三個突破性獎項授予3個研究項目，有以下科學家獲獎——開發了準確預測蛋白質結構的AlphaFold的Demis Hassabis和John Jumper，發現了嗜睡癥原因的Emmanuel Mignot和Masashi Yanagisawa，發現了一種新的細胞組織機制的Clifford P. Brangwynne和Anthony A. Hyman。

　　AlphaFold

　　來自DeepMind的Demis Hassabis和John Jumper因創造了預測地球上幾乎所有已知蛋白質的3D結構的工具而獲獎。

　　Demis Hassabis（左）和John Jumper（右）

　　AlphaFold是學術界「海嘯級」的存在，足以改變全人類。

　　它的誕生成功破解了生物學持續50年的重大難題——蛋白質折疊問題。

　　AlphaFold的誕生，和AlphaGo還頗有淵源。2016年，AlphaGo在首爾擊敗了圍棋大師李世石后，讓全世界震驚了：AI戰勝了人類！

　　「那是游戲AI的巔峰之作，但它絕不應該只是終點?！?Hassabis說。從首爾返回后的第二天，該團隊就將注意力轉向蛋白質折疊問題。

　　2018年，AlphaFold在國際蛋白質結構預測競賽（CASP）上首次亮相，力壓其他97個參賽者。

　　在2020年，AlphaFold再一次在CASP大賽上一舉奪魁。

　　第二代AlphaFold的突破在于，通過預測所有原子的3D結構，將準確性提升到了92.4。

　　2021年7月15日，DeepMind在Nature上發表了一篇論文，開源了其基于深度學習神經網絡的AlphaFold2模型。

　　在這一年，AlphaFold 2頻頻登上Nature、Sience封面。

　　2022年7月29日，DeepMind官宣，AlphaFold可以預測出2億多個蛋白質結構，幾乎覆蓋了整個「蛋白質宇宙」!

　　AlphaFold的蛋白質數據庫已經從近100萬擴大到2.14億個結構，預測蛋白質結構數量也提升了200多倍, 幾乎涵蓋了地球上所有已進行過基因組測序的生物體。

　　在未來，預測蛋白質結構就如同使用「谷歌搜索引擎」一樣簡單。

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　　據統計，自DeepMind于2021年7月發布AlphaFold的開源版本以來，已有超過50萬研究人員使用了機器學習系統，產生了數千篇論文。

　　生物學也從此徹底被改寫。

　　嗜睡癥

　　Masashi Yanagisawa和Emmanuel Mignot因發現嗜睡癥背后的機制而獲獎。

　　左：Masashi Yanagisawa；右：Emmanuel Mignot

　　患上嗜睡癥的人，會在白天里極度嗜睡，還會突然入睡。而且，一旦得上嗜睡癥，就是終生的。

　　而美國斯坦福大學的Emmanuel Mignot和日本筑波大學的Masashi Yanagisawa，各自獨立發現了嗜睡癥背后的機制。

　　Yanagisawa和他的團隊讓小鼠體內產生食欲素的基因失效，然后他們發現，這些通常在夜間活動的小鼠，會在夜間周期性地陷入睡眠，癥狀類似于嗜睡癥。而當他們將食欲素注射到這些老鼠的大腦中時，它們就能夠在晚上保持清醒。

　　雖然科學家們還不清楚為什么嗜睡癥患者不產生食欲素，但Mignot最近的研究表明，這可能是因為嗜睡癥是一種自身免疫性疾病，患上嗜睡癥后，人體內的免疫系統會攻擊并殺死大腦中產生食欲素的細胞。

　　Mignot和Yanagisawa的發現提高了我們對睡眠的認識，并促進了治療嗜睡癥的新藥的開發。

　　據統計，嗜睡癥影響了全球約1%的人口。雖然到目前為止還沒有一種藥物被批準，但許多藥物正處于不同的臨床試驗階段。

　　Yanagisawa表示，如果一切順利，那么也許在三四年內，就會有一種臨床可用的藥物問世。

　　細胞組織機制

　　Clifford P. Brangwynne和Anthony A. Hyman因發現由蛋白質和RNA相分離成無膜液滴介導的細胞組織的基本機制而獲獎。

　　左：Clifford P. Brangwynne；右：Anthony A. Hyman

　　Clifford P. Brangwynne來自普林斯頓大學，Anthony A. Hyman來自馬克斯·普朗克分子細胞生物學和遺傳學研究所。

　　他們發現了由蛋白質和RNA相分離成無膜液滴介導的細胞組織的基本機制，從根本上推動了我們對細胞組織的理解。

　　長久以來，科學家們一直以為，細胞內的大部分生理過程發生在由細胞膜包裹的細胞器里。

　　然而Anthony Hyman和Clifford Brangwynne的發現顛覆了這一認知。

　　他們發現了一種全新的物理原理，它可以在沒有膜的情況下集中蛋白質和其他生物分子之間的細胞相互作用。

　　蛋白質和其它生物大分子可以通過相分離構成液體一樣的凝聚體（condensates），就好像將油和水混在一起劇烈晃動可以在水中產生小油滴一樣。這種凝聚體臨時結構會受到保護，不受水狀細胞內部分子混亂的影響。

　　他們已經證實，這些無細胞膜的液體凝聚體，會在信號傳遞、細胞分裂、DNA調控等多種細胞過程中發揮作用。

　　這一發現，讓我們對細胞組織架構的理解發生了根本性的突破。在醫學應用上，可以被用于治療漸凍癥等神經退行性疾病。

　　數學獎：Daniel A. Spielman，曾兩獲哥德爾獎

　　數學基礎突破獎授予耶魯大學的Daniel A. Spielman教授，他因「對理論計算機科學和數學的突破性貢獻，包括對譜圖論、Kadison-Singer 問題、數值線性代數、優化和編碼理論的貢獻」而獲獎。

　　此前，Spielman早已是蜚聲世界的著名數學家和計算機科學家。2008年和2015年，他曾和華人計算科學家滕尚華兩次共同獲得理論計算領域的最高獎項——哥德爾獎。

　　2010年，Spielman受邀在國際數學家大會上做報告，并獲得奈萬林納獎（Nevanlinna Prize），這是理論計算機領域的重要獎項之一。

　　2017年，Spielman當選為美國國家科學院院士。

　　斯皮爾曼的成就之一，是解決了Kadison-Singer猜想，一個困擾數學家50多年的問題。

　　本質上，這個問題是指是否可以從一個只能觀察或測量一些特征的系統中收集到獨特的信息。

　　這個解決方案與許多領域相關，包括統計學、純數學、量子物理學的數學基礎和計算機科學。

　　此外，Spielman對譜圖理論、數值線性代數、優化和編碼理論也做出了貢獻。

　　物理學獎：量子算法先驅Peter Shor等4人

　　基礎物理學突破獎由Charles H. Bennett、Peter Shor、David Deutsch和Gilles Brassard分享，以表彰他們在量子信息方面的奠基工作。

　　左：Charles H. Bennett；右：Peter Shor

　　左：David Deutsch；右：Gilles Brassard

　　他們的研究為開發超安全通信和計算機奠定了基礎，這些計算機有朝一日可能在某些任務上勝過傳統計算機。

　　獲獎人之一的Peter Shor是第一個潛在量子算法的開發者，他開發的算法為破解基于「分解質因數」的傳統加密算法提供了可能。

　　未來，如果能基于量子計算機的強大算力，現有的加密算法原理和基礎將會被徹底改寫。

　　恭喜獲獎的科學家們！

　　參考資料：

　　https://www.nature.com/articles/d41586-022-02999-9

　　https://breakthroughprize.org/News/73

　　https://mp.weixin.qq.com/s/RlJ1jrq6cyBW0Pv1jxHw-Q

　　https://mp.weixin.qq.com/s/jAuw21WLSVEPGmKHA-INAw