据诺贝尔的官网消息，北京时间2022年10月5日将公布诺贝尔化学奖。
人工智能预测蛋白质的三维结构
精准预测蛋白结构，一直是学术界的重要任务，这也是极其耗时耗力的工作。而今天，借助高速发展的人工智能，我们可以更有效率地解决这个问题。
2020年，Demis Hassabis和John Jumper博士领导的DeepMind团队设计了AlphaFold人工智能（AI）系统，破解困扰生物学届50年的蛋白折叠问题，能根据蛋白质的氨基酸序列精确地预测其三维结构。随后半年时间，DeepMind和欧洲生物信息研究所（EMBL-EBI）合作，发布了由AlphaFold预测的蛋白结构数据库，其涵盖了人类和20种常用模式生物的35万个蛋白质结构，并准确预测了98.5%的人类蛋白质结构。
Demis Hassabis（左）和John Jumper（右）
AlphaFold的工作被《科学》评为2021年的年度科学突破。今年7月，AlphaFold已经预测出超过100万个物种的2.14亿个蛋白质结构，几乎涵盖了地球上所有已知蛋白质。AlphaFold将确定蛋白结构的时间从几个月到几年缩短到几小时甚至几分钟，同时助力药物设计、纳米材料、合成生物学、以及对细胞过程的根本理解等多个领域，具有巨大的前景，也改变了我们探索世界的方式。
Pawliszyn多年来致力于先进样品前处理技术研究，并应用于复杂基质中目标分析物鉴定、原位分析和活体检测。他的研究重点是在面对复杂基质样品时，通过采用高度自动化集成分析仪器分离、鉴定待测样品。Pawliszyn博士所在研究小组使用了多种分离技术，包括气相、液相以及毛细管电泳。目前已发表论文和专著超过500篇，其中在Analytical Chemistry发表论文100多篇，H-index指数82，2006年被选为ISI论文最高引用的化学家。Trends Anal. Chem.和Anal. Chim. Acta的主编，J Sep Sci., Journal of Pharmaceutical Analysis等多个杂志的编委。
Janusz Pawliszyn
第二代基因测序技术
Shankar Balasubramanian是英国剑桥癌症研究所高级组长和剑桥大学三一学院研究员，也是英国皇家学会（FRS）会员和欧洲分子生物学组织（EMBO）成员。
Shankar Balasubramanian
Balasubramanian研究的是高通量测序技术（NGS），又被称为第二代基因测序技术，具有高输出量以及高解析度等优势，能够迅速读取序列，在提供丰富的遗传学信息的同时，还能够起到缩短测序时间的作用。
1998年，剑桥大学Shankar Balasubramanian和另外合作者David Klenerman、Pascal Mayer，开发出了俗称Solexa Sequencing的DNA测序方法。与基于Sanger法的DNA测序手法相比，这项技术具有压倒性的优势，比如测序速度快，可以自动测序，并且价格低廉，准确简便，并且多个DNA链可以同时并行的进行解析。基于这项技术，人类得以快速识别和表征新冠病毒，从而快速开发疫苗以及实时监测新的变异病毒。
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