诺奖得主Karplus逝世，他与奥本海默、鲍林、AI制药都有关系

导读

最近，诺奖得主马汀·卡普拉斯（Martin Karplus）去世，他是一位在奥地利出生的美国理论化学家，主要研究核磁共振谱学、化学动态学、量子化学和生物大分子的分子动力学模拟。

2013年，他赢得了诺贝尔奖，为化学和AI技术的交叉融合做出了重要贡献。

虽然Karplus本人可能没有直接参与AI技术的研发，但他的工作为AI技术在化学领域的应用提供了重要的理论基础和启示，他的研究成果激发了化学家们对计算机模拟和AI技术的兴趣，推动了这些技术在化学领域的广泛应用和发展。

Karplus有不少中国学生，如深圳湾实验室副主任 高毅勤 、深圳湾实验室系统与物理生物学研究所副所长 周耀旗 、复旦大学复杂体系多尺度研究院院长 马剑鹏 等知名学者都是他的学生。

齐 萱 | 编译

2024年12月28日，2013年诺贝尔化学奖得主、理论化学家Martin Karplus逝世，享年94岁。

Karplus以开发计算机模型研究生物分子等复杂化学系统而著称，他在分子动力学模拟领域做出了开创性的贡献，他开发的多尺度复杂化学系统模型，为后来的计算机模拟和AI技术在化学领域的应用提供了重要的理论基础。

通过这种模型，化学家可以更加精确地模拟化学反应的过程，预测分子的性质和行为，从而加速新药的研发和化学品的开发。

时至今日，许多计算化学家仍在使用基于Karplus及其同事于20世纪70年代开创的技术，就连如今大热的AI，如AlphaFold等人工智能系统也使用了该技术。

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一台显微镜让他爱上科学

1930年，Karplus出生于奥地利维也纳，这是一个盛产红酒的地方。在他8岁那年，由于纳粹占领奥地利，Karplus一家被迫远离故土，先迁至瑞士，后定居美国。他在波士顿地区上学，对科学的早期热爱源自于父母送给他的一台显微镜。

Karplus希望从事生物研究工作，但他意识到需要先奠定坚实的物理科学基础。1947年，他进入哈佛大学攻读本科学位，主修物理和化学，并于1950年毕业。 在哥哥Bob的上司Robert Oppenheimer的建议下，Karplus前往加州理工学院（Caltech）开始生物学研究生学习。

由于与导师不和，Karplus转至加州理工学院的化学系，并最终加入了Linus Pauling的研究小组。Pauling被誉为现代量子化学的奠基人之一以及分子生物学研究的开拓者，后来获得了化学和和平两个诺贝尔奖。1953年，Karplus完成了关于二氟化氢离子（FHF-）氢键相互作用的博士论文。

此后，Karplus在英国牛津大学进行了博士后研究，接着在美国伊利诺伊大学和哥伦比亚大学担任教职。1965年，Karplus回到哈佛大学，并在此度过了余生。

20世纪90年代，他还在法国斯特拉斯堡大学成立了一个研究小组。

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在质疑中做出开创性的工作

20世纪70年代，Karplus和他的博士后Arieh Warshel开发了结合量子力学和经典力学的计算方法，计算了多种平面分子的π电子光谱和振动光谱。这是首次证明这种混合方法，也是未来许多用于模拟复杂生物系统的技术的起点。

正是这项工作使Karplus与Arieh Warshel和Michael Levitt共同获得了2013年诺贝尔化学奖。

然而，在Karplus开始研究这些计算方法时，许多实验学家对其价值表示质疑。

“当我们刚开始做这项工作时，我的化学同事认为这是在浪费时间，我的生物学朋友说，即使我们能做到，也不会有人感兴趣。” Karplus在2013年获得诺贝尔奖后不久说道， “如今，成千上万的人正在使用基于我们20世纪70年代开始开发的方法的计算。”

Karplus还在包括核磁共振（NMR）光谱在内的多个领域做出了重要贡献，以他命名的Karplus方程描述了质子-质子耦合常数。在他的职业生涯中，Karplus指导了250多名研究人员。

耶鲁大学的计算化学家William Jorgensen在X网站上写道，Karplus是 “一位在包括分子动力学在内的许多领域做出巨大贡献的学者和化学物理先驱”。 他还补充道， Karplus的遗产“被他众多的同事所强化，这些同事也为计算科学的发展做出了巨大贡献”。

参考资料

Computational chemist and Nobel prize-winner Martin Karplus dies at 94

https://www.chemistryworld.com/news/computational-chemist-and-nobel-prize-winner-martin-karplus-dies-at-94/4020743.article

西湖大学万里博士讲解Nature论文： Muscular Dystrophy and Dystrophin Glycoprotein Complex

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