孕育諾貝爾化學物理學醫學獎3得主 柏克萊刊文表彰

2024諾貝爾獎項陸續揭曉，目前除文學獎外，化學獎、物理學獎、醫學獎得主皆與加大柏克萊分校淵源深厚。化學獎得主貝克和醫學獎得主魯夫昆畢業自柏克萊，物理學獎得主霍普菲爾德曾於柏克萊擔任教職。

加大柏克萊分校（UC Berkeley，以下稱柏克萊）訪問曾赴台灣交流的諾貝爾獎得主謝克曼（Randy Schekman），刊文表彰3位學者的成就並勉勵後代學術研究者。

9日公布的諾貝爾化學獎由3人共同獲得，62歲的生化學家貝克（David Baker）因「計算蛋白質設計」獲獎。柏克萊專文介紹，貝克在1989年於柏克萊取得博士學位，當時與細胞生物學家謝克曼共同合作，謝克曼在2013年獲得諾貝爾醫學獎。

謝克曼現為柏克萊教授，他曾於2018年獲唐獎基金會邀請赴台進行學術交流並擔任國際諮詢委員。

文章指出，貝克在柏克萊期間研究酵母中的蛋白質傳輸運送，謝克曼2013年以此領域之重要發現獲得諾貝爾獎。

謝克曼於文章中稱讚貝克，「他的能量、熱情、以及才華改變了我的實驗室工作，使得生化方法能夠推進我們對蛋白質分泌機制的遺傳分析」。

謝克曼指出，「貝克的成功絕非偶然。他擁有難得一見的創造力和信心，可以在實驗室中創造奇蹟」。

貝克隨後到加大舊金山分校（UCSF）取得博士後學位，畢業後進入西雅圖華盛頓大學（University of Washington）醫學院生物化學系任教，開始研究預測和設計蛋白質結構和功能的計算方法。

2003年，他使用自己開發的Rosetta電腦程式，設計了一種全新蛋白質，與已知的蛋白質完全不同。隨後，貝克和團隊證明可以運用Rosetta設計多種蛋白質結構。

「從那時起，他的研究團隊創造出一個又一個具創造力的蛋白質，包括可用於藥品、疫苗、奈米材料和微型感測器的蛋白質」，諾貝爾獎基金會在新聞稿中指出。

謝克曼形容，貝克在華盛頓大學的團隊率先開發Rosetta強大演算法，幫助解決困擾生物化學家數十年的問題，即蛋白質分子如何摺疊成獨特的三維結構。與此同時，貝克開創出新型蛋白質的從頭計算法（ab initio），作為最近抗病毒免疫原的開發。

柏克萊分子與細胞生物學傑出教授馬奎西（Susan Marqusee）認為，有了隨意設計結構的能力，未來的挑戰是如何將各種生物功能所需的動態運動和結構變化結合起來。貝克摘下諾貝爾化學獎，獲得一半獎金，另一半獎金則由谷歌（Google）旗下英國倫敦AI公司DeepMind科學家哈薩比斯（Demis Hassabis）與瓊珀（John M. Jumper）共享，兩人因「蛋白質結構預測」獲獎。

文章也介紹，諾貝爾醫學獎得主魯夫昆（Gary Ruvkun）在柏克萊長大，1973年從柏克萊取得生物物理學學士學位，目前擔任哈佛醫學院遺傳學教授和麻州綜合醫院研究員。

魯夫昆因發現微型核糖核酸（microRNA）及其在基因調控扮演之角色等方面之貢獻，與另一美國學者安布羅斯（Victor Ambros）共同獲獎。

謝克曼指出，這項殊榮符合多年來學術界對該獎項的期待，並與另一名柏克萊孕育出的畢業生、曾拿下2006年諾貝爾醫學獎的費爾（Andrew Fire）之成就相互呼應。費爾當年和麥洛（Craig Mello）發現核醣核酸干擾現象共同獲獎。

文章亦表示，諾貝爾物理學獎得主之一霍普菲爾德（John Hopfield）曾於1961至1964年間於柏克萊擔任物理學系助理教授，隨後赴普林斯頓大學（Princeton University）。

霍普菲爾德和被稱作「深度學習教父」的加拿大學者辛頓（Geoffrey Hinton）共同獲獎。「Google大腦之父」吳恩達，在辛頓獲獎後於社群媒體興奮恭賀表示，「我是第一個稱辛頓為『深度學習教父』的人，後來這個稱號演變為『AI教父』」。