单项300万美元！科学界的奥斯卡——2023科学突破奖出炉

9月22日，科学领域最赚钱的奖项——科学突破奖，正式开奖！

科学突破奖有「科学界的奥斯卡」之称，表彰在生命科学、基础物理学和数学领域做出突破性成就的科学家。

而最引人注目的，就是它的奖金——300万美元！

每年，突破奖都会通过五个奖项向物理学、数学和生命科学领域的顶尖研究人员颁发1500万美元的奖金。

而今年，科学突破奖总计将颁发1575万美元奖金。

生命科学奖

生命科学的三个突破性奖项授予3个研究项目，有以下科学家获奖——开发了准确预测蛋白质结构的AlphaFold的Demis Hassabis和John Jumper，发现了嗜睡症原因的Emmanuel Mignot和Masashi Yanagisawa，发现了一种新的细胞组织机制的Clifford P. Brangwynne和Anthony A. Hyman。

AlphaFold

来自DeepMind的Demis Hassabis和John Jumper因创造了预测地球上几乎所有已知蛋白质的3D结构的工具而获奖。

Demis Hassabis（左）和John Jumper（右）

AlphaFold是学术界「海啸级」的存在，足以改变全人类。

它的诞生成功破解了生物学持续50年的重大难题——蛋白质折叠问题。

AlphaFold的诞生，和AlphaGo还颇有渊源。2016年，AlphaGo在首尔击败了围棋大师李世石后，让全世界震惊了：AI战胜了人类！

「那是游戏AI的巅峰之作，但它绝不应该只是终点。」 Hassabis说。从首尔返回后的第二天，该团队就将注意力转向蛋白质折叠问题。

2018年，AlphaFold在国际蛋白质结构预测竞赛（CASP）上首次亮相，力压其他97个参赛者。

在2020年，AlphaFold再一次在CASP大赛上一举夺魁。

第二代AlphaFold的突破在于，通过预测所有原子的3D结构，将准确性提升到了92.4。

2021年7月15日，DeepMind在Nature上发表了一篇论文，开源了其基于深度学习神经网络的AlphaFold2模型。

在这一年，AlphaFold 2频频登上Nature、Sience封面。

2022年7月29日，DeepMind官宣，AlphaFold可以预测出2亿多个蛋白质结构，几乎覆盖了整个「蛋白质宇宙」!

AlphaFold的蛋白质数据库已经从近100万扩大到2.14亿个结构，预测蛋白质结构数量也提升了200多倍, 几乎涵盖了地球上所有已进行过基因组测序的生物体。

在未来，预测蛋白质结构就如同使用「谷歌搜索引擎」一样简单。

据统计，自DeepMind于2021年7月发布AlphaFold的开源版本以来，已有超过50万研究人员使用了机器学习系统，产生了数千篇论文。

生物学也从此彻底被改写。

嗜睡症

Masashi Yanagisawa和Emmanuel Mignot因发现嗜睡症背后的机制而获奖。

左：Masashi Yanagisawa；右：Emmanuel Mignot

患上嗜睡症的人，会在白天里极度嗜睡，还会突然入睡。而且，一旦得上嗜睡症，就是终生的。

而美国斯坦福大学的Emmanuel Mignot和日本筑波大学的Masashi Yanagisawa，各自独立发现了嗜睡症背后的机制。

Yanagisawa和他的团队让小鼠体内产生食欲素的基因失效，然后他们发现，这些通常在夜间活动的小鼠，会在夜间周期性地陷入睡眠，症状类似于嗜睡症。而当他们将食欲素注射到这些老鼠的大脑中时，它们就能够在晚上保持清醒。

虽然科学家们还不清楚为什么嗜睡症患者不产生食欲素，但Mignot最近的研究表明，这可能是因为嗜睡症是一种自身免疫性疾病，患上嗜睡症后，人体内的免疫系统会攻击并杀死大脑中产生食欲素的细胞。

Mignot和Yanagisawa的发现提高了我们对睡眠的认识，并促进了治疗嗜睡症的新药的开发。

据统计，嗜睡症影响了全球约1%的人口。虽然到目前为止还没有一种药物被批准，但许多药物正处于不同的临床试验阶段。

Yanagisawa表示，如果一切顺利，那么也许在三四年内，就会有一种临床可用的药物问世。

细胞组织机制

Clifford P. Brangwynne和Anthony A. Hyman因发现由蛋白质和RNA相分离成无膜液滴介导的细胞组织的基本机制而获奖。

左：Clifford P. Brangwynne；右：Anthony A. Hyman

Clifford P. Brangwynne来自普林斯顿大学，Anthony A. Hyman来自马克斯·普朗克分子细胞生物学和遗传学研究所。

他们发现了由蛋白质和RNA相分离成无膜液滴介导的细胞组织的基本机制，从根本上推动了我们对细胞组织的理解。

长久以来，科学家们一直以为，细胞内的大部分生理过程发生在由细胞膜包裹的细胞器里。

然而Anthony Hyman和Clifford Brangwynne的发现颠覆了这一认知。

他们发现了一种全新的物理原理，它可以在没有膜的情况下集中蛋白质和其他生物分子之间的细胞相互作用。

蛋白质和其它生物大分子可以通过相分离构成液体一样的凝聚体（condensates），就好像将油和水混在一起剧烈晃动可以在水中产生小油滴一样。这种凝聚体临时结构会受到保护，不受水状细胞内部分子混乱的影响。

他们已经证实，这些无细胞膜的液体凝聚体，会在信号传递、细胞分裂、DNA调控等多种细胞过程中发挥作用。

这一发现，让我们对细胞组织架构的理解发生了根本性的突破。在医学应用上，可以被用于治疗渐冻症等神经退行性疾病。

数学奖：Daniel A. Spielman，曾两获哥德尔奖

数学基础突破奖授予耶鲁大学的Daniel A. Spielman教授，他因「对理论计算机科学和数学的突破性贡献，包括对谱图论、Kadison-Singer 问题、数值线性代数、优化和编码理论的贡献」而获奖。

此前，Spielman早已是蜚声世界的著名数学家和计算机科学家。2008年和2015年，他曾和华人计算科学家滕尚华两次共同获得理论计算领域的最高奖项——哥德尔奖。

2010年，Spielman受邀在国际数学家大会上做报告，并获得奈万林纳奖（Nevanlinna Prize），这是理论计算机领域的重要奖项之一。

2017年，Spielman当选为美国国家科学院院士。

斯皮尔曼的成就之一，是解决了Kadison-Singer猜想，一个困扰数学家50多年的问题。

本质上，这个问题是指是否可以从一个只能观察或测量一些特征的系统中收集到独特的信息。

这个解决方案与许多领域相关，包括统计学、纯数学、量子物理学的数学基础和计算机科学。

此外，Spielman对谱图理论、数值线性代数、优化和编码理论也做出了贡献。

物理学奖：量子算法先驱Peter Shor等4人

基础物理学突破奖由Charles H. Bennett、Peter Shor、David Deutsch和Gilles Brassard分享，以表彰他们在量子信息方面的奠基工作。

左：Charles H. Bennett；右：Peter Shor

左：David Deutsch；右：Gilles Brassard

他们的研究为开发超安全通信和计算机奠定了基础，这些计算机有朝一日可能在某些任务上胜过传统计算机。

获奖人之一的Peter Shor是第一个潜在量子算法的开发者，他开发的算法为破解基于「分解质因数」的传统加密算法提供了可能。

未来，如果能基于量子计算机的强大算力，现有的加密算法原理和基础将会被彻底改写。

恭喜获奖的科学家们！