约翰·江珀（John Jumper）

概况

约翰·江珀（John Jumper）是美国科学家，1985 年生于阿肯色州小石城^[1]。他的研究方向是蛋白质结构的计算预测：拿到一段蛋白质的化学序列，推算出它会折叠成什么样的三维形状。他最广为人知的身份是论文《Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold》的第一作者，该文 2021 年 7 月发表于《自然》（Nature）^[3]。2024 年，他与德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）共同因「蛋白质结构预测」分享诺贝尔化学奖的一半^[2]。

教育与早期研究

江珀 2007 年在范德堡大学（Vanderbilt University）获得物理学与数学学士学位，随后以马歇尔学者（Marshall Scholar）身份赴剑桥大学，2008 年取得理论凝聚态物理硕士学位^[1]。他的博士研究属于理论化学，在芝加哥大学完成，2017 年获得博士学位^[1]；诺贝尔奖得主页面称他于 2011 年开始攻读博士^[4]。

这两个学科的共同点，是用数学和计算去描述物质，而不是在实验台上摆弄样品。凝聚态物理关心大量原子和电子在固体、液体中如何集体表现；理论化学则用类似的思路追问分子怎样形成、靠什么维系、又如何变化。这套训练，正是他后来处理一个生物学问题时的底子。

与 AlphaFold

蛋白质是由氨基酸连成的长链，链并不会直挺挺地伸展，而会折叠成特定的三维形状，形状在很大程度上决定了它在细胞里做什么。用实验方法测定结构既慢又费力，而已知的序列数量却非常庞大，因此几十年来一直有人尝试直接从序列算出形状。

在 Google DeepMind，江珀与团队开发了 AlphaFold^[1]，他是报告这项工作的《自然》论文的第一作者，论文于 2021 年 7 月发表^[3]。按 Google DeepMind 自己的说法，他大约在 2017 年博士毕业后加入公司，并且不是 AlphaFold 最初团队的成员^[5]。维基百科则称他在该公司担任总监近九年^[1]。

获奖

在诺贝尔奖之前，江珀与哈萨比斯共同获得 2023 年科学突破奖（Breakthrough Prize）生命科学奖，并获得了 2023 年阿尔伯特·拉斯克基础医学研究奖^[1]。2024 年的化学奖是分开的：一半授予戴维·贝克（David Baker），表彰其「计算蛋白质设计」；另一半授予哈萨比斯与江珀，表彰其「蛋白质结构预测」^[4]。获奖时，哈萨比斯与江珀都在伦敦的 Google DeepMind 工作^[2]。

意义

知道一个蛋白质的形状，是理解它如何履行职责、序列改变可能带来什么后果、以及怎样设计分子去与它结合的起点——这些问题贯穿医学、酶学和药物研发。一种能仅凭序列就较准确地预测形状的方法，让这些问题可以借助计算大规模地提问，这也是这个问题吸引了几十年投入、并让诺贝尔奖委员会把结构预测与蛋白质设计放进同一个奖项的原因^[4]。