2024年诺贝尔奖中的
生命科学
LIFE SCIENCES
in the 2024 NOBEL PRIZE
2024年诺贝尔奖已于2024年10月7日至14日揭晓。
最终，维克托·安布罗斯与加里·鲁夫昆获得诺贝尔生理学或医学奖；约翰·霍普菲尔德、杰弗里·辛顿获得诺贝尔物理学奖；大卫·贝克、戴密斯·哈萨比斯和约翰·江珀获得诺贝尔化学奖；韩江获得诺贝尔文学奖；达龙·阿西莫格鲁、西蒙·约翰逊和詹姆斯·A·罗宾逊获得诺贝尔经济学奖。
首先恭喜各位科学家、作家、经济学家获奖。但同时，作为一名生物小编，深深地感觉到，今年的诺贝尔奖中生命科学的浓度真高啊！果然21世纪是生命科学的世纪！
诺贝尔生理学或医学奖
表彰维克托·安布罗斯、加里·鲁夫昆发现了微小核糖核酸（microRNA，简称miRNA）及其在转录后基因调控中的作用。miRNA是一类在基因调控中起关键作用的核糖核酸分子。两名科学家通过对秀丽隐杆线虫的突破性研究揭示了一种全新的基因调控机制，事实证明这对包括人类在内的多细胞生物非常关键。miRNA正在被证明对生物体的发育和功能至关重要。
什么是miRNA？
1993年，维克托·安布罗斯首先在线虫中发现了第一个miRNA——lin-4。随后，这一类长度约22nt的miRNA被大量发现，揭示了细胞内存在的一种由miRNA介导的转录后基因调控机制。miRNA是一类由内源基因编码的长度约为22nt的非编码单链RNA，在动物、植物和病毒中广泛分布，在物种间具有高度的保守性和组织特异性。
miRNA基因是最丰富的基因家族之一，据统计，人类基因组中含有1500种编码miRNA的基因。大多数miRNA基因以基因簇形式存在于基因组中，它们多以顺反子的形式存在于独立的转录单位中。其中一半来自编码基因的内含子，另一半来自大的ncRNA。更有意思的是，miRNA可源自假基因——那些当初被认为没有任何功能的、失活的基因样区域。
miRNA有什么作用？
miRNA可参与RNA沉默（RNA干扰），它们通过与靶标mRNA的3′端非翻译区（3′-UTR）特异性结合，从而引起靶标mRNA分子的降解或翻译抑制。据估计，在有机体发育的所有阶段，这些miRNA控制着数千种mRNA，可能多达基因总数的90%。每一种miRNA可拥有数百种靶mRNA，而某一种mRNA可作为数种miRNA的靶标。
除了上述在细胞质中发挥作用的miRNA外，最近的研究还发现了一类在细胞核中具有激活基因表达作用的miRNA，称为NamiRNA。它们可通过结合基因的启动子而影响转录起始。
更多相关内容请阅读以下图书
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《小RNA——植物生命过程的关键密码》
郭惠珊,赵建华 主编
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《表观遗传学》（上下册）
于文强,徐国良 主编
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BOOK
《Lewin基因XII》
J.E.克雷布斯 等 主编
江松敏 译
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诺贝尔化学奖
表彰大卫·贝克、戴密斯·哈萨比斯、约翰·江珀破解了蛋白质神奇结构的密码。诺贝尔化学委员会主席海纳·林克指出，2024年诺贝尔化学奖表彰的两个发现在生物化学领域开辟了无限可能性。其中，贝克成功完成了几乎不可能的壮举，构建了全新的蛋白质种类。哈萨比斯和江珀则通过人工智能模型实现了一个50年的梦想——预测蛋白质的复杂结构。
复杂而多样的蛋白质
从分子、细胞或者是机体水平上看，大部分生物过程中的主角都是蛋白质。蛋白质是生命的物质基础，是生命活动的主要承担者，机体中的每一个细胞和所有重要组成部分都有蛋白质参与。据统计，蛋白质占人体重量的16%~20%。可以说没有蛋白质就没有生命。因此理解蛋白质的功能十分重要。蛋白质的结构决定其功能。大多数蛋白质被设计来结合其他蛋白质、DNA、RNA或者其他类型的分子，这需要蛋白质能够形成并且保持其功能基团精确的空间组成形式。尽管大部分蛋白质具有确定的构象，但它们不是刚性的。各种类型的构象柔韧性（侧链及环区的移动、结构域的转动等）常常对其功能至关重要。
蛋白质的可塑性极高。在保证蛋白质结构和功能不变的情况下，蛋白质序列中的大部分位置仍是可变的。蛋白质可以是球状或者纤维状的，坚硬的或者富有弹性的。它们可以进行或精妙细微、或差别巨大的构象变化。它们可以是酶，既能合成或大或小的各种分子，也可以催化降解这些分子；它们也可以是分子马达，产生旋转或者平移运动。
预测蛋白质结构有多难？
自从20世纪50年代以来，DNA双螺旋结构的发现促使分子生物学的诞生，现在人们渐渐将发掘生命科学的规律统一到了生物大分子（蛋白质、核酸、多糖及脂类）及其相互作用的研究上来，其中最主要的方向就是蛋白质及其组学的研究。利用已有的化学、物理和数学知识，加上强有力的、方兴未艾的、高速发展的计算机模拟及预测技术，特别是人工智能的广泛应用，有希望解释及理解生命的现象及其本质。
蛋白质分子的功能不仅仅与由基因翻译形成的氨基酸序列有关，还取决于它的特定三维结构，因而要揭示蛋白质分子的生物学功能，首先要确定其空间结构。相对于蛋白质单体，实验上解析蛋白质-蛋白质复合物结构要困难得多。目前PDB（Protein Data Bank）数据库中收录的蛋白质单体结构超过4万个，蛋白质-蛋白质复合物结构的数量超过10万个。因此，迫切需要发展有效的计算机模拟方法来探索蛋白质分子间的相互作用与识别过程，进而预测蛋白质-蛋白质相互结合形成的复合物三维结构。
蛋白质分子通过其结构表面上特定的部位与其他分子相互结合来发挥生物功能。通过计算方法预测出结合位点，并研究它们在物理、化学、生物和几何等方面的特征，找出具体的氨基酸残基和原子，分析它们对蛋白质-蛋白质分子间相互作用与识别的贡献，可以加深对蛋白质结构与功能关系的认识,有助于促进基于蛋白质结构的计算机辅助药物设计和新型功能蛋白质设计。
更多相关内容请阅读以下图书
BOOK
《结构生物学：从原子到生命》（原书第二版）
A.亚里斯郭惠珊,赵建华 主编
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BOOK
《蛋白质模拟——原理、发展和应用》
王存新 等编著
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《蛋白质模拟的多尺度方法》
A. Kolinski 编著
王存新 主译
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诺贝尔物理学奖
表彰约翰·霍普菲尔德、杰弗里·辛顿在使用人工神经网络的机器学习方面的基础性发现和发明。瑞典皇家科学院发表公报称，2024年的两位诺贝尔物理学奖得主使用物理学工具，为强大的机器学习技术奠定了基础。约翰·霍普菲尔德创建了一种联想记忆方法，可以存储和重构图像或其他类型的数据模式。杰弗里·辛顿发明了一种可以自动发现数据中属性的方法，可用于识别图片中的特定元素等任务。
生物的神经元
在讨论人工神经元之前，我们先来了解一下生物的神经元。它是一种看起来不寻常的细胞，主要存在于动物的大脑中。一个神经元细胞可分为细胞体、树突和轴突几部分。细胞体包含核和其他细胞器，这在神经元细胞和非神经元细胞中是共通的。树突指的是一些分支，在这些分支上传入纤维与之相连接，其功能是作为兴奋和抑制的接收站。离开细胞体的长突起称为轴突，轴突的长度可能比细胞体长几倍，甚至长几万倍，其末端附近分裂成许多分支，与其他神经元形成连接。
生物神经元产生短的电脉冲称为动作电位(AP，或只是信号)，它们沿着轴突传播，使突触释放称为神经递质的化学信号。当神经元在几毫秒内接收到足够数量的神经递质，就会激发神经元的电脉冲(实际上，它取决于神经递质，因为其中一些会抑制神经元的发射)。
单个神经元的功能似乎很简单，但是数十亿个神经元组成了庞大的网络，每个神经元都与数千个其他神经元相连。从而以相当简单的神经元功能实现了高度复杂的计算，并形成了我们复杂的大脑运作。
从神经元到人工神经网络
如同从鸟类的飞翔得到启发，人们发明了飞机一样，人工神经网络的起源也来自于人们对大脑复杂结构的认识，并期望基于此构建出智能机器。
令人惊讶的是，人工神经网络已经存在很长一段时间了：它们于1943年由神经生理学家沃伦·麦卡洛克和数学家沃尔特·皮茨首次提出。他们在其具有里程碑意义的论文“神经活动中固有的逻辑演算”中，提出了一种简化的计算模型，该模型计算了生物神经元Q如何在动物大脑中协同工作，利用命题逻辑进行复杂的计算。这是第一个人工神经网络架构。从那时起，我们看到许多其他架构被发明出来。
进入21世纪，计算能力的飞速增长使得现在有可能在合理的时间内训练大型神经网络。强大的机器学习技术为人工神经网络提供了更好的结果和更坚实的理论基础；同时，这些新技术又在各行各业和人们的日常生活中发挥着越来越强大的作用。
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《组学机器学习》
刘琦 著
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《神经生物学——从神经元到脑》（原书第五版）
J.G.尼克尔斯 等著
杨雄里 等译
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《从内向外解析大脑》
G.布扎基 著
尚春峰,李叶菲,李晟豪 译
蒲慕明 校
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中国生物志库
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