标题：诺奖得主David Baker：AI for Science的13片蓝海

近日，2024年诺贝尔化学奖得主David Baker发表题为《De Novo Protein Design》的演讲，揭示了AI for Science的应用场景及其实际价值。Baker预测，在未来5-10年，AI将助力新型人工合成蛋白质的诞生，解决癌症、自体免疫疾病、阿兹海默症等医学难题，并推动生物电子、催化剂合成、太阳能采集等领域的发展。

AI for Science的核心在于蛋白质设计与预测。蛋白质是由氨基酸序列折叠成的三维结构，这一关系由Christian Anfinsen在1972年发现并获诺贝尔化学奖。AI技术如AlphaFold2，能准确预测蛋白质结构，加速新药研发和蛋白质设计。

蛋白质设计不仅限于自然进化，还可以通过AI按需定制。这将使人类在几年内取得重大突破，而非等待数亿年。设计新蛋白质涉及构建特定功能的蛋白质，合成相应DNA，再通过细菌生产，最后测试其功能。

潜在蛋白质种类数量巨大，远超自然界已知蛋白质。传统“生物勘探”方法受限于自然界的有限性和复杂性，而AI设计蛋白质则更为高效。

RF Diffusion算法借鉴图像生成技术，能从随机氨基酸配置逐步生成全新蛋白质结构，满足特定功能需求。AI设计的蛋白质已在蛇毒疫苗、自体免疫疾病、癌症治疗、流行病抗体及阿兹海默症等多个领域展现潜力。

未来，AI合成蛋白质将在分子传感器、DNA测序、太阳能采集、催化剂合成、半导体生长等更多领域取得突破。