程才
湖北日報全媒記者 張歆
日前，2024年諾貝爾生理學或醫學獎被授予victor ambros和gary ruvkun，表彰他們發現microrna及其在轉錄後基因調控中的作用。
如何理解microrna？這項在1993年就有的發現，為何時隔三十多年後才獲得諾貝爾獎？湖北日報全媒記者採訪華中科技大學醫學院附屬同濟醫院主任醫師程才，請他解讀。
dna是圖書館 rna搞生產 microrna當「車間主任」
人體的任何細胞都包含了全套的dna遺傳信息，但對於具體的細胞而言，絕大多數遺傳信息都「用不上」，dna需要轉錄為rna才能實現特定功能的細胞生產，轉錄過程的調控者就是microrna。
「dna相當於一個圖書館，rna按照《肝臟生產指南》的要求去生產肝臟，生產過程需要監督，microrna就好比車間主任，對rna的工作內容和進度進行調控。」程才打比方說道。
1993年，victor ambros和gary ruvkun在線蟲中發現了第一個microrna，但並未引起關注。直到2000年，第二個microrna才被發現。隨後幾年裡，科學家們在各種物種中發現了成千上萬個microrna，一片全新的科學領域被開闢。
「諾貝爾獎頒發給基礎科學的研究者，但進入應用後，人們才能認識並肯定基礎理論的價值，從理論到臨床的過程可能非常漫長。」程才介紹，癌症的治療是microrna最受期待的應用前景之一，人類有致癌基因，也有抑癌基因，解密了癌症基因的調控機制，就可以激活抑癌基因，遏制致癌基因。此外，由於基因不同，不同人對藥物的反應也不一樣， microrna技術能夠為患者提供個性化、精準化的治療方式。
「ai」帶來革命性變革
2024年諾貝爾化學獎在生物化學領域產生，頒發給david baker、demis hassabis和john jumper，表彰他們在蛋白質結構設計和蛋白質結構預測方面做出的貢獻。這一獎項因為ai（人工智能）在蛋白質結構預測上的應用獲得廣泛的關注。
蛋白質是生命體內最重要的化學物質，不同的蛋白質之所以有着不同的功能，主要原因就是它們的三維結構有所不同。
程才介紹，科學家們確定蛋白質的結構通常要先預測，而後再驗證，驗證工作相對機械，研究生可以完成，但精準預測需要高水平科學家，期間還伴隨着反覆，從預測到成功驗證的周期長達一年。
「但在人工智能的加持下，ai完成了高水平科學家的工作，能實現非常精準的蛋白質結構預測。」程才解釋道，在alphafold（蛋白質結構預測的ai軟件）中，預測一個蛋白質結構僅需要2分鐘，大大縮短了蛋白質結構的研究時間，這對該領域的科研是革命性的變革。
事實上，ai在醫學領域已有應用，如通過胸部ct區分患者是普通肺炎還是新冠肺炎，將數以千計的胸部ct交給ai深度學習，ai的判斷效率和準確度比經驗豐富的醫生還要高。
「對於具體的科研方向來說，ai是挑戰，但是對於全人類來說，ai給人們帶來便利，給疾病的治癒帶來希望。」程才說。
