「我以為我只有 10% 的機會獲得諾貝爾化學獎」，得知獲獎消息後，John Jumper 在電話採訪中笑着説道。他的語氣中帶着謙遜與感慨，而這份殊榮的背後，則是 AlphaFold2 帶來的科學革命，徹底改變了蛋白質結構預測的方式。

截至目前，已有來自 190 個國家的 200 多萬人使用這一工具，它不僅加速了新藥研發和疾病研究，也為基礎科學探索提供了前所未有的支持，深刻影響了生命科學的未來發展。

值得一提的是，Jumper 也是 70 年來最年輕的諾貝爾化學獎獲得者，而這一令人矚目的榮譽距離他博士畢業僅 7 年，彰顯了他在科學探索中的天賦與實力。

2024諾貝爾化學獎頒獎現場
從左至右依次為 David Baker、Demis Hassabis、John Jumper

值得一提的是，Jumper 從少年時期便展現出對科學的濃厚興趣，這位同學眼中的「學霸」最初選擇的其實是物理學，直到 2011 年才邁入化學研究領域的大門，並逐漸發掘了交叉學科研究的魅力所在。

成為「別人家的小孩」，從普拉斯基學院到學術啓蒙

Jumper 的學術旅程始於美國阿肯色州北小石城市的普拉斯基學院，這是一所社區技術學院，以其靈活的課程設置和多樣化的學習方式而聞名。學院提供超過 80 個經認證的課程，學生能夠根據自己的時間來安排課程。

在這種高自由度且充滿活力的環境中，Jumper 的好奇心和求知慾得到了極大的激發。高中時期，他不僅積極參與了科學與工程俱樂部，還加入了普拉斯基學院屢獲殊榮的模擬聯合國項目。同時，他還活躍於國際象棋俱樂部，並在足球隊中為校爭光。可以説，興趣愛好上的動靜相宜，恰恰也展示了 Jumper 的團隊協作能力與邏輯性思維。

Jumper 和足球隊成員合影

進入高年級後，Jumper 的重心更加偏向學習，他加入了 Bill Topich 教授首次開設的榮譽論文課，並在其中撰寫了名為「A Model for Rogue States」的論文，這不僅展示了他對國際政治的深刻洞察，也體現了他在學術研究上的獨立思考。

高中時期的 Jumper

在普拉斯基學院的這段時光，Jumper 修讀了所有可選的 AP 和榮譽課程，在物理、化學、生物、數學和社會科學等各個領域都取得了優異成績，迅速成為同學們眼中的學霸。

從物理轉向化學，Jumper 的跨學科探索之旅

從普拉斯基學院畢業後，Jumper 懷揣着對科學研究的熱情進入美國範德堡大學學習物理學。大學畢業時，他做出了一個關鍵的選擇：繼續追逐學術夢想。在馬歇爾獎學金的資助下，他遠赴英國劍橋大學，攻讀理論凝態物理學，並於 2008 年順利獲得碩士學位。

本科時期的 Jumper

有意思的是，當 Jumper 開始繼續攻讀物理學博士學位時，卻發現這並非自己的真正熱愛所在。於是，他毅然轉向了一個全新的領域，加入 D.E. Shaw Research 擔任科學助理。他在這裏從事蛋白質動力學和超冷液體的分子動力學模擬研究，這 3 年的工作不僅令其看到了化學與生物學的價值，也點燃了他對這些交叉領域的濃厚興趣。

2011 年，Jumper 走進芝加哥大學，開始攻讀理論化學碩士學位，並一路讀到博士，最終在 2017 年獲得博士學位，他的畢業論文便是通過機器學習方法來研究蛋白質摺疊，題為「利用嚴格的機器學習方法研究粗粒度蛋白質摺疊和動力學的新方法 (New Methods Using Rigorous Machine Learning for Coarse-Grained Protein Folding and Dynamics)」。

Jumper 博士畢業論文：
https://knowledge.uchicago.edu/record/229?v=pdf

研究生時期的 Jumper

然而，這段跨學科之旅並非一帆風順。「剛開始的時候，我對化學一竅不通，完全不懂」Jumper 回憶道，「我不得不快速掌握整個課程，我設法提前一週的課時完成我當時擔任助教的本科生普通化學課」。或許也正是這份毅力與堅持，令他最終完成由物理學向化學的華麗轉身。

在讀博期間，Jumper 進入了導師 Tobin Sosnick 和 Karl Freed 的聯合實驗室，從事蛋白質摺疊的研究。這個實驗室獨特之處在於將理論與實驗相結合，聚集了一支多學科背景的團隊，共同探討生物學、化學和物理學的交叉問題。

得益於這段學習經歷，Jumper 深刻感悟到了跨學科研究的價值，他直言：「與來自不同領域的專家交流，瞭解他們的激情所在以及他們的思維方式，這會讓你學到更多」。

成為 DeepMind 「頂樑柱」， AlphaFold 造就業內傳奇

博士畢業後，Jumper 在 Sosnick 教授的實驗室擔任了 9 個月的博士後研究員。2017 年底，他加入了谷歌 DeepMind，在那裏 Jumper 找到了自己真正的使命，即開發能夠預測蛋白質結構的人工智能模型。於是，AlphaFold 項目應運而生。

Jumper 回憶道，最初設計 AlphaFold 時，團隊只有 15 人。而他和團隊的目標是解決一個長期困擾科學界的世紀難題：蛋白質摺疊。儘管 1950 年代的 Anfinsen 假説提出：蛋白質的氨基酸序列包含其天然結構的全部信息，而蛋白質的天然結構是其熱力學最穩態，但將這一理論付諸實踐卻始終充滿挑戰。傳統的實驗方法如 X 射線晶體學和核磁共振波譜技術雖然精準，卻昂貴且耗時。Jumper 和他的團隊深知，藉助機器學習的力量，有可能將這一複雜的任務簡化為算法和數據的碰撞。

加入 DeepMind 一年後，Jumper 於 2018 年成為了 AlphaFold 項目的負責人，目標是用全新的架構重新設計該系統。也是在同一年，AlphaFold 在 第 13 屆蛋白質結構預測的比賽 (CASP13) 初露鋒芒，在自由建模 (FM) 比賽項目中排名第一。彼時，AlphaFold 一躍成為了 DeepMind 繼 AlphaGo 之後的新名片，而這也是 Jumper 交出的第一份高分答卷，使其在公司內站穩腳跟。

2020 年，Jumper 帶領 AlphaFold2 再度參賽，在 CASP14 大放異彩，將 CASP 蛋白質結構預測成績提高到 92.4 分（滿分 100 分），與蛋白質真實結構只差一個原子的寬度，解決了困擾科學家長達 50 年的問題。一時間，AlphaFold2 成為了蛋白質結構預測領域的里程碑成果，從物理學半路出家的 Jumper 在業內的影響力也持續提升。

2021 年 7 月，AlphaFold2 相關研究論文及開源代碼在 Nature 上正式亮相。據 Nature 官方表示，從發佈之日起 AlphaFold2 便已被超過 50 萬研究人員使用，並以此為基礎發表了數千篇論文。作為論文的一作，Jumper 被 Nature 列為 2021 年度「十大科學界重要人物」之一。

Jumper 被 Nature 列為 2021 年度「十大科學界重要人物」之一

而在 2024 年 5 月，Jumper 與其團隊又推出了 AlphaFold3，並於 11 月 11 日正式開源。雖影響力不及上一代，但其通用性更高，不再侷限於蛋白質，還可以用於其他生物高分子與小分子配體、高分子修飾，以及蛋白質和它們的複合物結構。

目前，AlphaFold 數據庫已經涵蓋了數百萬種蛋白質結構，成為了全球新藥研發、疾病研究以及環境科學的重要工具。

光環退去，謙虛與奉獻的科學信仰

憑藉在蛋白質結構預測領域的突破性貢獻，Jumper 與 Demis Hassabis 斬獲了多項國際大獎，包括 2021 年的 BBVA 基金會生物學和生物醫學知識前沿獎、2022 年的 Wiley 生物醫學科學獎，以及 2023 年的生命科學突破獎、加拿大蓋爾德納國際獎和阿爾伯特·拉斯克基礎醫學研究獎等等。

Jumper（右）與 Hassabis（左）出席第十屆突破獎頒獎典禮

2024 年成為 Jumper 人生的重要里程碑。他不僅入選了「時代」週刊 2024 年 AI 領域最具影響力的 100 人，並在今年 10 月份，與 Demis Hassabis 以及 David Baker 一起獲得了諾貝爾化學獎。作為 70 多年來諾獎最年輕的化學獎得主，Jumper 也是芝加哥大學第 100 位諾貝爾獎得主，同時也是該校歷史上第 19 位諾貝爾化學獎獲得者。

面對這一巔峯榮譽，Jumper 卻保持了令人敬佩的謙遜態度，他坦言，「當時只覺得自己有 10% 的機會」。

Jumper 入選時代週刊

諾貝爾獎組委會的給出的一組數據則是清晰點明瞭 Jumper 團隊工作的深遠影響：「自 2020 年以來，已有 190 個國家的 200 餘萬人使用了 AlphaFold2」。對此，Jumper 在之後的媒體採訪中分享了他的感悟：「我們在 AlphaFold 上的工作，是為了讓生物學進展得更快一點。現在看到許多人在我們的基礎上做出了開創性成果，能成為他們腳下的肩膀，讓他們走得更遠，是一件非常令人欣慰的事」。

Jumper 在 DeepMind 辦公室

這一切的輝煌背後，是 Jumper 一貫的謙虛與奉獻精神。

他在博士期間編寫的代碼至今仍被頻繁使用，他的導師 Sosnick 提到：「Jumper 非常願意為別人的項目貢獻時間和智慧。他在這裏時，參與了許多論文的合作，充分展現了他慷慨付出的精神」。其同門師弟更是直言，「我的博士畢業論文前半部分是 Jumper 親自指導的，而後半部分則是對其博士工作的一些延伸。沒有他，我不可能博士畢業」。

科學沒有終點，只有更高的目標

如今，Jumper 憑藉着在蛋白質結構預測領域的突出貢獻，成為了當下眾多人心中的科學偶像。謙遜與奉獻，是貫穿 Jumper 整個學術生涯的底色。他在團隊中的每一次討論、每一行代碼、每一個想法，都傾注了對科學的敬畏與熱愛。就像他在採訪中所言，「我的夢想是做一些真正有用的事情」，「小問題也可以有大發現」。

談及未來，Jumper 表示「我不想告訴你我下一步要做什麼，因為我想要自由地改變它。明天的事一直在變，需要隨時調整來應對」。這份坦率不僅展示了他的學術自由觀，更突顯了他對探索未知的無限熱情。

「科學沒有終點，只有更高的目標」，Jumper 用行動詮釋了這句話，而他的故事也遠未結束，我們有理由相信，在 DeepMind 的強大支持下，他或許還能夠締造新的傳奇。

參考資料：
1.https://blog.pulaskiacademy.org/pa-alum-john-jumper-wins-nobel
2.https://www.nature.com/immersive/d41586-021-03621-0/index.html
3.https://www.youtube.com/watch?v=q3TqNxeI4CA&t=393s
4.https://news.uchicago.edu/story/how-accidental-chemist-honed-his-approach-uchicago-way-nobel-prize
5.https://www.youtube.com/watch?v=4EAqrl8LnIg