|诺奖得主给复旦本科生上课_

■采访人员俞陶然
近日，诺贝尔化学奖得主、复旦大学复杂体系多尺度研究院名誉院长迈克尔·莱维特走进复旦光华楼，为本科生上了两节课。这门选修课名叫“定量生物物理学前沿导论” ，由莱维特、马剑鹏等5位教授讲授。定量生物物理学又名计算生物学，学科交叉性很强，生物、物理、化学、数学、药学、计算机等专业的年轻人都可学习。
采访人员发现，选修这门课的本科生来自多个理工科专业，不少研究生也来听课。 “‘阿尔法折叠’（AlphaFold）对蛋白质结构的精准预测，让计算生物学从辅助性学科升级为主导性学科，它的科学和应用价值非常大。 ”莱维特的话，在复旦学子心头撒下了从事前沿基础研究的种子。
蛋白质结构预测取得突破
莱维特是世界顶尖科学家协会副主席， 2013年，他与另两位计算生物学先驱因“为复杂化学系统创立多尺度模型”分享了诺贝尔化学奖。那年获奖，标志着用计算机软件研究生物化学这一方向得到了科学界高度认可；2020年“阿尔法折叠2”横空出世，则标志着计算生物学在蛋白质结构预测、药物研发等领域具备了实用价值。
这位诺奖得主告诉同学们，蛋白质由氨基酸折叠而成，氨基酸长链如何自发地折叠成蛋白质三维结构，这个问题堪称分子生物学“皇冠上的明珠” 。对科学家来说，测定氨基酸序列相对容易，但解析蛋白质结构的难度很大，因为蛋白质结构取决于几千个氨基酸各原子间的相互作用力。能否开发出算法强大的计算机软件，精准预测蛋白质结构？莱维特研究这一问题长达55年。
随着深度学习等人工智能技术的成熟，蛋白质结构预测问题迎来了突破。去年11月，谷歌旗下深度思维公司（DeepMind）开发的“阿尔法折叠2”在国际蛋白质结构预测竞赛上夺冠，预测精度非常接近实验测定水平。这件事在科学界引起的轰动，超过了“阿尔法围棋”击败柯洁和李世石，被美国《科学》杂志评为“2020年十大科学突破”之一。
与大学生分享科研“缘分”
如何打造庞大的计算生物学团队？人才培养是第一要务。复旦大学复杂体系多尺度研究院院长马剑鹏表示，为培养青年人才，本学期研究院牵头开设了“定量生物物理学前沿导论”课。除了莱维特和他，来自数学科学学院、化学系、生物医学院和生命科学学院的3位教授也会授课，让本科生感受前沿交叉学科的魅力。
作为最大牌教授，莱维特的讲课内容偏向宏观，也很有思想性。除了计算生物学发展史和蛋白质折叠问题，他还分享了摘得诺奖的成功经验、培养诺奖级人才的环境条件等人生感悟。在回答一名学生“如何找到自己的科研兴趣”这个问题时，他说了一个词——serendipity（可译作“缘分”）。他用自己的人生经历，诠释了什么是科研道路上的“缘分” 。