2024年諾貝爾獎化學獎於台灣時間下午5時45分公布，由華盛頓大學醫學院蛋白質設計研究所所長貝克（David Baker）、Google旗下DeepMind人工智慧AlphaFold蛋白質結構資料庫開發人員哈薩比斯（Demis Hassabis）與強普（John Jumper）共享殊榮。
學者認為，AI設計抗體，不僅減少臨床試驗的失敗率，更省去動物實驗的過程，有助於擴大設計與開發藥物、疫苗的可能性，不過跳脫大自然演化，能否應用於臨床有待商議。
AI已廣泛應用於各領域，今年獲頒諾貝爾化學獎的3名學者專家，以AI準確預測蛋白質三維結構，有助於設計全新的蛋白質，並識別新藥物標靶。
中研院生物化學研究所研究員徐尚德表示，以生成式AI設計抗體，不僅省去在老鼠、兔子、駱馬甚至駱駝身上的動物實驗，降低費時耗工過程的流程，更能突破原本受限免疫系統的基本設計法則，將實驗跳脫出自然演化的框架，擴大蛋白質設計可能性，有助於開發藥物與疫苗。
徐尚德也說，既然以AI設計蛋白質，能跳脫大自然演化，可見在臨床應用的安全上，存有高度疑慮，未來如想廣泛應用，必須在法規上作好研擬。
3人當中，貝克最具盛名，擁有美國國家科學院院士的身分，更被譽為蛋白質設計大師。徐尚德特別提到，近年曾在美國西雅圖聽過貝克的演講，演講結束後，現場聽眾蜂擁而至，大家都急著向他交換聯絡方式及請教意見。
徐尚德也說，貝克是極具創意與好奇心的科學家，如果想要加入他的研究團隊，一定要能在研究發想上提起他的興趣，而中華民國生物物理學會也曾邀請他來台演講，不過在疫情之後貝克便不再出遠門，後來僅以錄影分享。
清華大學化學系助理教授楊自雄說，以生成式AI設計抗體，不僅能降低投入蛋白質實驗研究的門檻，把實驗成本降得非常低，且有指向性，也能減少臨床試驗的失敗機率。
本文授權自中時新聞網，原文見此。
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