科技日報記者 代小佩

4月21日，2022《理解未來》首期科學(xué)講座——“AI+蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)和功能預(yù)測”在線上舉行。在本次講座上，未來論壇理事、北京大學(xué)李兆基講席教授謝曉亮，中國工程院院士、鵬城實驗室主任、北京大學(xué)博雅講席教授高文，美國芝加哥豐田計算技術(shù)研究所教授、北京大學(xué)客座教授許錦波，聚焦AI+生命科學(xué)，分享前沿學(xué)術(shù)成果。

在主題演講環(huán)節(jié)，高文圍繞云腦II：AI for Science智能算力，以及鵬城·扁鵲大模型等最新科研成果進(jìn)行分享。他介紹，為了讓AI為科學(xué)問題服務(wù)，首先要打造先進(jìn)自主的云態(tài)智能算力平臺，支持大規(guī)模開源、開放和模型共享。他指出，鵬城云腦II已建設(shè)成為首個國產(chǎn)自主的E級AI算力平臺，并形成了自主AI基礎(chǔ)軟件棧、AI 算法流水線，高性能并行計算等一系列支撐架構(gòu)。

在AI賦能生命健康領(lǐng)域，鵬城實驗室正在開展建設(shè)的鵬城·扁鵲大模型通過依托鵬城云腦大裝置構(gòu)建橫跨基因和表型的多模態(tài)知識圖譜、預(yù)訓(xùn)練模型和高精度生理生化仿真模型等，通過對人體生命組學(xué)大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)感知融合分析建模，最終服務(wù)生命健康領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究、推動健康醫(yī)療。

許錦波分享通過使用人工智能，顛覆蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測，改變分子生物學(xué)研究范式的突破。他指出，由于蛋白質(zhì)是由二十種天然氨基酸組成，通過原子間相互作用形成穩(wěn)定的三維構(gòu)象，因此，準(zhǔn)確測定蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)對理解蛋白功能非常重要。

在技術(shù)上，過去，科學(xué)家通過使用晶體衍射、核磁共振、冷凍電鏡等實驗技術(shù)，來測定原子的三維坐標(biāo)，但這些技術(shù)通常存在耗時長、花費高、無法保證100%成功的問題。傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)預(yù)測方法基于能量最小化，需要大量的計算資源，成功率很低，而深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以從同家族蛋白的演化關(guān)系中學(xué)習(xí)并預(yù)測殘基間的相互作用關(guān)系，對于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測領(lǐng)域起到非常關(guān)鍵的作用。

“通過使用人工智能，我們顛覆了蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測，甚至改變了很多分子生物學(xué)家的研究范式，很多人開始使用預(yù)測的結(jié)構(gòu)去分析蛋白質(zhì)功能。”許錦波指出，目前該領(lǐng)域還面臨一些未解決的問題，比如當(dāng)一個家族里只有一個孤兒蛋白的時候，還有蛋白質(zhì)的復(fù)合物，現(xiàn)有方法準(zhǔn)確度還不太理想。“我們希望準(zhǔn)確預(yù)測蛋白質(zhì)在某種特定條件下的結(jié)構(gòu)，和多肽、核酸的相互作用，以及預(yù)測突變對蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)功能的影響。”許錦波表示。

在前瞻對話環(huán)節(jié)，與會學(xué)者圍繞“AI for Science及AI+生命科學(xué)的未來十年”“ AI+生命科學(xué)目前面臨的主要挑戰(zhàn)”“如何促進(jìn)交叉學(xué)科的融合發(fā)展”以及“產(chǎn)業(yè)角度的應(yīng)用路徑和價值”等議題展開對話。

高文指出，AI在未來十年的生命科學(xué)發(fā)展當(dāng)中，將大有用武之地。例如：人類對于基因組學(xué)的分析，哪些片段具有哪些功能？哪些片段的突變會為人類健康帶來怎樣的影響？只要獲取到足夠多的數(shù)據(jù)，就可以通過AI進(jìn)行計算、分析，并給出藥物、飲食方面的建議，提高人們的生活質(zhì)量。

高文還表示，在小分子藥物設(shè)計領(lǐng)域，AI也將發(fā)揮關(guān)鍵作用。以往，藥物成分大多從自然界中提取，而AI賦能后，蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)和功能得以高效測定，可以針對某些蛋白對癥治療，并通過生成或設(shè)計蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)制作藥物。預(yù)計，通過AI算法以及數(shù)據(jù)模型的不斷演進(jìn)，該領(lǐng)域十年內(nèi)就會實現(xiàn)突破。

談到AI+生命科學(xué)的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用價值，許錦波表示，目前AI for Science的產(chǎn)業(yè)化環(huán)境很好，特別是AI for BioTech。國家在AI for BioTech領(lǐng)域非常重視，投資機構(gòu)也非常支持硬科技領(lǐng)域的早期、長期投資。而從產(chǎn)業(yè)角度來講，由于AI在生物制藥領(lǐng)域為各個環(huán)節(jié)賦能，幫助行業(yè)提升了效率與準(zhǔn)確度，因此AI在該領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)化也具有很好的前景。

許錦波稱，根據(jù)美國公布的一份報告顯示，通過AI的參與，蛋白質(zhì)工程的效率提高了1倍，抗體設(shè)計的時間縮短了1倍。他相信，未來AI的賦能還將幫助整個行業(yè)實現(xiàn)更多突破。

謝曉亮表示，AI for Science目前的關(guān)注度很高，接下來要在細(xì)分領(lǐng)域中找到突破口，這就需要AI不斷驗證、優(yōu)化和迭代，從而為基礎(chǔ)研究賦能，實現(xiàn)底層突破。另外，在生命科學(xué)領(lǐng)域，需要AI加強對生命過程的理解，也需要生命科學(xué)家理解AI可以做什么，當(dāng)他們在一起產(chǎn)生碰撞才有可能以問題為導(dǎo)向，才可以真正運用AI解決重要的生物醫(yī)學(xué)問題。

關(guān)鍵詞： 生命科學(xué)