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日前，科技部等六部門(mén)發(fā)文，著(zhù)力打造若干重大場(chǎng)景，拓展人工智能應用，高水平科研活動(dòng)是其中之一。如今，我國人工智能技術(shù)快速發(fā)展，在數據獲取、實(shí)驗預測、結果分析等方面具有優(yōu)勢，生命科學(xué)、數學(xué)、化學(xué)、空間科學(xué)等學(xué)科研究紛紛擁抱人工智能。豐富的應用場(chǎng)景也反哺技術(shù)發(fā)展，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)智慧升級。
從日常生活到科學(xué)研究，如今，我國人工智能技術(shù)快速發(fā)展，數據和算力資源日益豐富。應用需求是技術(shù)進(jìn)步的重要推動(dòng)力，新技術(shù)往往在“用”中不斷完善、成熟。為推動(dòng)人工智能落地，日前，科技部等六部門(mén)聯(lián)合印發(fā)了《關(guān)于加快場(chǎng)景創(chuàng )新以人工智能高水平應用促進(jìn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指導意見(jiàn)》，著(zhù)力打造若干重大場(chǎng)景，拓展人工智能應用，高水平科研活動(dòng)便是其中之一。
作為賦能手段，人工智能如何帶來(lái)新的研究方法，又如何為經(jīng)濟發(fā)展注入“智慧動(dòng)能”？
融合緊密，助力科研更加高效、精準
諸多學(xué)科中，生命科學(xué)研究與人工智能融合較為緊密，其中一個(gè)熱門(mén)方向是預測蛋白質(zhì)結構。
蛋白質(zhì)具有三維結構，它的一級結構（序列）由多個(gè)氨基酸串聯(lián)而成。三維結構決定了蛋白質(zhì)在細胞中的功能，許多疾病都是因體內重要的蛋白質(zhì)結構異常而起。因此，繪制出人體內重要蛋白質(zhì)的“三維地圖”，才能據此找到藥物作用于人體的靶點(diǎn)，從而研制出精準有效的新藥。
傳統上，科學(xué)家利用冷凍電鏡、X射線(xiàn)、核磁共振等方法觀(guān)測蛋白質(zhì)三維結構，但這一過(guò)程耗時(shí)費力且花銷(xiāo)不菲。“以冷凍電鏡為例，布置一個(gè)觀(guān)測平臺耗資數千萬(wàn)元，科研人員還要用很長(cháng)時(shí)間才能繪制出蛋白質(zhì)結構。”百度飛槳螺旋槳生物計算平臺負責人何徑舟表示。
由于難度高、實(shí)驗周期長(cháng)、成本高，通過(guò)傳統方法觀(guān)測到的蛋白質(zhì)三維結構，至今數量非常有限。相比之下，氨基酸測序容易得多。為什么不能根據氨基酸序列來(lái)預測蛋白質(zhì)的結構？早在1972年，美國生化學(xué)家克里斯蒂安·安芬森曾在諾貝爾獎的獲獎感言中提出這一設想。
從蛋白質(zhì)的一級結構出發(fā)精準預測其三維結構，正是人工智能所擅長(cháng)的。然而，人類(lèi)試圖解析蛋白質(zhì)組的工作進(jìn)展緩慢。據解釋?zhuān)@一方面因為現有的生物數據量小，質(zhì)量不高，深度學(xué)習缺乏足夠的樣本；另一方面因為人工智能算法成熟也需要過(guò)程。
近些年，隨著(zhù)生物數據劇增以及人工智能技術(shù)的優(yōu)化，科學(xué)家建立起更精準的預測模型。2020年12月，在一場(chǎng)比賽中，人工智能程序“阿爾法折疊”大放異彩，它預測的結果與大多數實(shí)驗數據差不多。這證明，預測蛋白質(zhì)結構，人工智能已經(jīng)相當精準。
如今，借助人工智能，曾經(jīng)可能耗時(shí)數年的工作，現在幾分鐘就能完成，還能解析傳統方法不能觀(guān)測到的一些蛋白質(zhì)結構。
據了解，利用人工智能，科研人員預測出了約100萬(wàn)個(gè)物種的超過(guò)2億種蛋白質(zhì)的結構，涵蓋科學(xué)界已編錄的幾乎每一種蛋白質(zhì)。這將對結構生物學(xué)領(lǐng)域產(chǎn)生重大影響，可能引發(fā)生命科學(xué)研究的范式變革，并提升人類(lèi)對生命的理解。
前景廣闊，在生命科學(xué)等多領(lǐng)域發(fā)揮作用
人工智能進(jìn)入生命科學(xué)研究的視野，生物醫藥行業(yè)的需求是重要推動(dòng)力。據介紹，在生物制藥行業(yè)，每投入10億美元能夠研發(fā)出的藥物種類(lèi)已不斷下降。新藥研發(fā)難度越來(lái)越大，周期越來(lái)越長(cháng)，急需新方法突圍，人工智能被寄予厚望。
不只是加速新藥研發(fā)，人工智能正在生命科學(xué)越來(lái)越多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。
今年初，國家超算成都中心運行的一個(gè)蛋白質(zhì)預測模型，幫助四川農業(yè)大學(xué)農學(xué)院小麥研究所團隊成功解析PGS1調控種子發(fā)育影響產(chǎn)量的分子機制，為培育高產(chǎn)高質(zhì)小麥材料提供理論依據?？蒲腥藛T表示，如果沒(méi)有人工智能，很難高效做出這一突破性成果。
科研人員還嘗試將人工智能技術(shù)引入疫苗設計中。比如，相比于蛋白疫苗、DNA疫苗等，mRNA（信使核糖核酸）疫苗具有大規模生產(chǎn)快、抗感染性好等優(yōu)勢，但穩定性和免疫原性相對較差。補上這些短板，科研人員一直希望通過(guò)優(yōu)化mRNA疫苗序列設計，使其更穩定，免疫原性更強。更高效、成本更低，人工智能的介入有望為疫苗研發(fā)提供新思路。
精準治療也是人工智能應用的舞臺。通過(guò)機器學(xué)習的方法，理論上，人工智能可以解碼人體免疫系統，更精準地探尋到一些疾病的復雜免疫規律，從而幫助人們理解疾病，更高效率、更有針對性地開(kāi)發(fā)治療藥物和方法。
隨著(zhù)基因組學(xué)研究帶來(lái)的人體數據、新藥研發(fā)積累的知識增加，加上機器學(xué)習算法不斷迭代，業(yè)內專(zhuān)家認為，在生命科學(xué)領(lǐng)域，人工智能前景廣闊。一些科研人員甚至設想依靠強大的生物計算引擎，利用大量的生物數據，構建統一的知識圖譜，以此推動(dòng)對生命健康的認識。
場(chǎng)景豐富，推動(dòng)應用邁向更高水平
走進(jìn)生命科學(xué)研究，人工智能在帶來(lái)新方法的同時(shí)，也有望開(kāi)啟生物醫藥產(chǎn)業(yè)新時(shí)代。
業(yè)內專(zhuān)家表示，抓住智能化藥物設計的新機遇，加強在人工智能+生物醫藥布局，有助于我們在新藥研發(fā)的新賽道上先行一步。
雖然人工智能+生物醫藥發(fā)展迅速，但總體上才剛剛起步。何徑舟認為，生物醫藥行業(yè)有數百年歷史，有成熟、完善的研究流程、產(chǎn)業(yè)鏈條和分工，人工智能改善的只是其中一些環(huán)節，“生物醫藥事關(guān)生命健康，行業(yè)發(fā)展要穩步推進(jìn)，保持理性和敬畏。”截至目前，全球沒(méi)有一款完全依靠人工智能發(fā)現的新藥。一些借助人工智能開(kāi)發(fā)的產(chǎn)品，離真正的上市還有很長(cháng)一段距離。
看到人工智能技術(shù)在數據獲取、實(shí)驗預測、結果分析等方面的優(yōu)勢，數學(xué)、化學(xué)、材料學(xué)和空間科學(xué)等學(xué)科也紛紛擁抱人工智能。
鋰電池性能因材料組成不同而有差異?；貞S富多樣場(chǎng)景對鋰電池的需求，科研人員希望通過(guò)優(yōu)化材料組合，設計出合適的鋰電池體系。
“以前，設計材料體系主要靠人工實(shí)驗，效率非常低。”清華大學(xué)化學(xué)工程系教授張強說(shuō)，眼下，他正帶領(lǐng)團隊用人工智能預測分子性質(zhì)，從而更高效、精準地找到能源材料，設計出更有價(jià)值、更安全的電池體系。
據測算，我國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規模超過(guò)4000億元，企業(yè)數量超過(guò)3000家。得益于海量數據處理帶來(lái)的旺盛需求、豐富應用場(chǎng)景提供的試驗土壤，我國在計算機視覺(jué)、語(yǔ)音識別等領(lǐng)域走在世界前列。
業(yè)內專(zhuān)家建議，推動(dòng)人工智能應用邁向更高水平，有必要發(fā)揮我國應用場(chǎng)景豐富的優(yōu)勢。圍繞高水平科研活動(dòng)打造重大場(chǎng)景，將會(huì )推動(dòng)我國人工智能應用走深走實(shí)，為經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展注入“智慧動(dòng)能”。
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