基础医学研究奖授予了谷歌DeepMind公司的科学家Demis Hassabis 和John Jumper；临床医学研究奖则授予了麻省理工学院的James G. Fujimoto教授和Eric A. Swanson先生以及俄勒冈健康与科学大学凯西眼科研究所的David Huang教授；医学科学特殊成就奖颁发给了荷兰癌症研究所的Piet Borst博士。
当地时间2023年9月21日，被喻为“诺奖风向标”的美国医学最具声望的生物医学奖项拉斯克奖（The Lasker Award）正式揭晓。
拉斯克奖下设三个奖项：基础医学研究奖、临床医学研究奖和医学科学特殊成就奖。
今年的基础医学研究奖授予了谷歌DeepMind公司的科学家Demis Hassabis 和John Jumper，因他们创造了一项能够预测蛋白质三维结构的革命性技术——AlphaFold。临床医学研究奖则授予了美国麻省理工学院（MIT）的James G. Fujimoto教授和Eric A. Swanson先生以及俄勒冈健康与科学大学凯西眼科研究所（Casey Eye Institute, Oregon Health & Science University）的David Huang教授，以表彰他们共同发明了光学相干断层扫描（OCT）技术。医学科学特殊成就奖颁发给了荷兰癌症研究所的Piet Borst博士，以表彰他50年来在科学发现、指导和领导方面的杰出成就。
拉斯克奖于1945年设立，旨在表彰为医学做出杰出贡献的人士，目前单项奖金为25万美元。该奖又称“美国诺奖”，其历史上有86位获奖者也获得了诺贝尔奖。据悉，今年拉斯克奖的颁奖典礼将于当地时间9月29日举行。
Demis Hassabis博士和John Jumper博士领导AlphaFold团队借助人工智能（AI）系统成功解决了蛋白质结构预测难题，实现了准确性和速度的巨大突破。
蛋白质在细胞内扮演关键角色，其功能与三维结构紧密相关。虽然60多年前科学家确定氨基酸序列编码蛋白质结构，但由于构象多样性，尝试所有可能的结构排列几乎不可能。为克服挑战，科学家采用多种方法，包括使用蛋白质数据库片段来预测局部结构，但存在限制。
2018年，科学家开始引入机器学习到蛋白质结构预测，不同于传统方法，机器学习系统能自发发现数据规律。Hassabis博士和Jumper博士的团队在第13届国际蛋白质结构预测竞赛（CASP）中以机器学习系统获胜，准确率超出亚军近50%。他们继续改进，旨在将误差缩小到1埃米（原子大小）以下。
通过不断改进，DeepMind研究团队开发了AlphaFold2。在2020年的CASP中，AlphaFold2表现出色，对近100个蛋白质靶点的预测几乎与实验结果一致。这项技术已经在生物医学和其他领域产生巨大影响，帮助理解核孔复合体，重新设计蛋白质用于药物递送和基因治疗，也在制药和环保中得到应用。
Hassabis博士和Jumper博士与欧洲分子生物学实验室合作，共享项目和数据库资源，为全球研究人员提供支持。此外，DeepMind团队扩展了数据库目录，包括几乎所有已知蛋白质，包括病毒和病原体蛋白质组。
AlphaFold技术改变蛋白质研究和应用方式，为科学家提供前所未有工具。这一成就开启了研究和操纵蛋白质的新时代，潜力还在不断挖掘，将在多个领域产生广泛影响
