2024年，诺贝尔化学奖的一半授予了美国科学家David Baker，以表彰他在蛋白质计算设计方面的贡献。另一半则共同授予了英国科学家Demis Hassabis和John M. Jumper，他们因在蛋白质结构预测方面的贡献而获奖 。
Demis Hassabis，作为DeepMind的创始人，被英国物理学家霍金评价为地球上最聪明的人类之一。他和他的团队开发的AlphaFold2人工智能模型成功解决了一个长达50年的难题——预测蛋白质的复杂结构。这一模型能够预测大约两亿种已知蛋白质的结构，并且已被全球200多万人使用 。
Hassabis的成就不仅限于蛋白质结构预测。他还在人工智能领域做出了其他重要贡献，例如DeepMind的AlphaGo在围棋领域取得的突破。此外，他认为人工智能在解决复杂数学问题等方面具有巨大潜力，如帮助解决著名数学猜想或在国际数学竞赛中表现出色 。
关于Hassabis的个人信息，他1976年出生于英国伦敦，33岁时获得英国伦敦大学学院博士学位，并成为Google DeepMind的首席执行官 。
至于Hassabis提到的“未来每几周就能发现一个新药”的具体说法，目前并未在相关报道中找到明确的出处。不过，鉴于他在蛋白质结构预测方面的贡献，这一愿景在未来的药物开发中并非不可能实现。通过更快速、准确地预测蛋白质结构，科学家们可以更高效地设计和测试潜在的药物分子，从而加速新药的研发过程。
2024年，全球新药研发领域取得了显著进展，特别是在中国，创新药的研发趋势和新药靶点的突破尤为引人注目。
1. **中国新药获批情况**：2024年上半年，中国共有44款新药首次获批上市，其中包括23款1类创新药。这些新药涵盖了多种疾病领域，如肿瘤、糖尿病和罕见病等。新药的类型主要包括小分子新药和单克隆抗体药物。其中，小分子新药占比最高，达到60%，其靶点包括SGLT-2、CGRP、ROS1、EGFR、ALK、DPP4等 。
2. **新药靶点研发**：2024年，中国在创新药研发领域取得了显著进展，特别是在新药靶点的研发方面。近年来，中国对新药的关注度增加，30种由中国发现的药品获得批准，占中国整体新药批准的37%。国内创新药物候选药物的研发管线数量几乎翻了一番，从2021年的2251种增加到2024年的4391种。其中，首创新药（FIC）产品和快速跟进药物（FF）产品的增长率高于me-too产品 。
3. **全球新药研发概况**：2024年11月，全球范围内共有137款新药获批进入临床试验阶段。其中，59款药物获得了孤儿药/突破性/快速通道资格认定。这一数据表明，全球新药研发活动继续保持活跃态势 。
综上所述，2024年新药研发领域在全球范围内，尤其是在中国，展现了显著的进展和创新趋势。新药靶点的突破、创新药物的研发以及新药获批数量的增加，都预示着医药行业未来可能带来的重大变革和进步。
AlphaFold2是一种革命性的人工智能系统，它通过预测蛋白质的三维结构来解决生物学中的一个长期挑战。以下是AlphaFold2预测蛋白质结构的基本原理：
1. **输入数据**：AlphaFold2的输入是蛋白质的氨基酸序列。这个序列由20种不同的氨基酸组成，每种氨基酸在序列中的位置决定了蛋白质的三维结构。
2. **多序列比对**：系统首先使用深度学习算法来搜索数据库中的相关蛋白质序列，并进行多序列比对。这样可以识别出序列中保守的区域，这些区域在进化过程中保持不变，通常对蛋白质的功能至关重要。
3. **特征提取**：AlphaFold2接着提取序列的特征，包括氨基酸的物理化学属性、序列的进化保守性等。这些特征被用来预测氨基酸之间的距离和相互关系。
4. **距离预测**：系统利用深度学习模型来预测氨基酸之间的距离分布。这是通过一个称为Evoformer的神经网络模块实现的，它结合了序列的进化信息和物理化学特征。
5. **结构折叠**：AlphaFold2使用一种称为梯度下降的优化算法来折叠蛋白质，以最小化预测的距离和实际结构之间的差异。这个过程涉及到反复调整蛋白质结构的几何形状，直到找到一个稳定且能量最低的构象。
6. **结构细化**：最后，系统对预测的结构进行细化，以提高其准确性。这可能包括进一步优化氨基酸侧链的位置等。
AlphaFold2的核心创新在于其深度学习模型能够直接从氨基酸序列中预测蛋白质的3D结构，而不需要依赖传统的实验方法，如X射线晶体学或核磁共振。这一突破极大地加速了蛋白质结构的研究，对于药物设计和理解蛋白质功能具有重要意义。
值得注意的是，AlphaFold2并不是完美无缺的，它对于某些类型的蛋白质结构（如膜蛋白）的预测可能不如其他结构准确。然而，它的出现无疑为生物学家提供了一个强大的工具，极大地推动了生物科学领域的发展。
2024年，在新药研发技术方面，有几个值得关注的进展和趋势：
1. **新药靶点研发**：中国在创新药研发领域取得了显著进展，特别是在新药靶点研发方面展现了令人振奋的成果和趋势。这表明，针对新靶点的药物研发正成为创新药研发的重要方向 。
2. **ADC、siRNA和分子胶药物**：这些新型药物研发领域正经历着快速的发展与变革。抗体药物偶联物（ADC）在肿瘤治疗中展现出显著疗效，小干扰RNA（siRNA）药物的基因沉默技术不断创新，而分子胶药物则开辟了针对“不可成药”靶点的新路径 。
3. **蛋白降解和AI技术**：蛋白降解疗法和人工智能技术在药物研发中的应用正日益增加。例如，蛋白降解疗法有望解决传统药物难以靶向的难题，而AI技术在药物设计和研发过程中扮演着越来越重要的角色。2024年，有报道称蛋白降解疗法研发的重要里程碑即将到来，可能迎来首款PROTAC疗法 。
4. **肥胖治疗药物**：在肥胖治疗领域，新型药物如Zepbound（Tirzepatide）和Wegovy（Semaglutide）展现出显著的销售增长。这些药物不仅在肥胖治疗中有效，还在对肝脏、肾脏及心血管系统等多种疾病的治疗中显示出潜在效果 。
总的来说，2024年的新药研发技术展现了多方面的创新和进步，从新药靶点的发现到新型药物的开发，再到人工智能技术的应用，都预示着医药行业未来的发展方向。
